머신 러닝 종류란?

머신 러닝(Machine Learning)은 인공지능(Artificial Intelligence)의 한 분야로, 데이터와 모델을 이용하여 스스로 학습하고 예측하는 능력을 갖춘 컴퓨터 알고리즘입니다. 머신 러닝은 크게 지도 학습(Supervised Learning), 비지도 학습(Unsupervised Learning) 그리고 강화 학습(Reinforcement Learning)으로 분류됩니다.

지도 학습(Supervised Learning)

지도 학습은 입력값과 출력값을 사용하여 모델을 학습시키는 방법입니다. 학습 데이터를 먼저 입력하고, 이에 대한 결과값을 출력하여 모델의 일반화(generalization) 능력을 향상시킵니다. 이후 새로운 입력값이 들어오면 모델은 학습된 규칙을 적용하여 출력 값을 예측합니다.

지도 학습에는 다양한 알고리즘이 있습니다. 대표적인 예로는 회귀 분석(Regression), 분류(Classification), 의사결정 나무(Decision Tree), 신경망(Neural Network) 등이 있습니다.

비지도 학습(Unsupervised Learning)

비지도 학습은 학습 데이터에 출력값이 없는 데이터를 이용한 모델 학습 방법입니다. 입력 데이터만 있는 경우 데이터의 특징이나 패턴을 파악하는 데 활용됩니다. 이러한 비지도 학습 방법은 데이터 매핑(Data Mapping), 군집화(Clustering), 차원 축소(Dimensionality Reduction) 등이 있습니다.

비지도 학습 방법 중 가장 많이 사용되는 것은 군집화 기법입니다. 군집화는 입력 데이터를 유사한 특성을 가진 그룹으로 분류하는 작업입니다.

강화 학습(Reinforcement Learning)

강화 학습은 에이전트(Agent)가 환경과 상호작용하면서 보상(Reward)을 최대화하는 방향으로 학습을 진행하는 방법입니다. 에이전트는 환경에서 특정 행동을 취하면 보상이 주어지거나 패널티가 주어집니다. 이러한 보상과 패널티를 통해 에이전트는 최적의 행동 방법을 학습하게 됩니다.

마치며

머신 러닝은 다양한 종류가 있지만, 그 중 가장 많이 사용되는 지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습에 대해 간략하게 알아보았습니다. 이러한 머신 러닝 기술을 이용하여 다양한 분야에서 자동화, 예측, 구조화, 분류 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다. 머신 러닝은 인공지능 기술의 중요한 부분으로, 더욱 발전해나가는 모습을 보여줍니다.