*Supervised, Unsupervised and Reinforced Learning.

Definition, Examples and Codes for Understanding.*

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인공지능 및 머신러닝을 하다보면 지도 학습 Supervised Learning, 비지도 학습 Unsupervised Learning, 그리고 강화 학습 Reinforced Learning 이라는 말을 자주 듣게 됩니다.

물론 요즘은 학습 시간을 단축하면서 지도 학습의 이점을 노리는 준지도 학습 Semisupervised Learning 도 많이 대두되는 것 같지만 이는 지도 학습과 비지도 학습의 장점을 합친 것이기 때문에 지도 학습과 비지도 학습을 잘 아는 것이 더 중요합니다.

또한 아래에 간단히 서술하겠지만 강화 학습은 이론부터 지도 학습이나 비지도 학습에 비해 훨씬 어렵기 때문에 제대로 알고 사용하기 위해서는 더 많은 공부가 필요합니다.

이 글에는 지도 학습과 비지도 학습, 그리고 강화 학습에 대한 정의와 몇 가지 예시, 그리고 비교 분석을 해서 차이를 알아보도록 하겠습니다.

또한 각 학습에 해당되는 알고리즘의 코드와 데이터셋이 아래에 포함되어있습니다.

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목차

1. 각 학습 방식의 정의와 예시

  1. 지도 학습, 정의와 예시

  2. 비지도 학습, 정의와 예시

  3. 강화 학습, 정의와 예시