지도학습, 비지도학습

머신러닝의 3가지 학습: 지도학습, 비지도학습, 강화학습

1. 지도학습 (Supervised Learning)

준비된 데이터에 답이 있는 구조이다.

답은 Y변수로서 이미 알고 있는 경우다.

즉, X변수를 가지고 Y변수를 예측하고, 예측된 값과 실제 답과 맞춰보며 예측율을 구한다.

관련 분석알고리즘

- 회귀분석(Regression)

     연속된 다음 값을 예측하는 방법

- 분류(Classification)

     어떤 종류의 값인지 예측

2. 비지도학습 (Unsupervised Learning)

특성이 비슷한 데이터를 소그룹으로 분류하는 알고리즘

데이터에는 답이 없는 구조이며, 데이터 간의 관계를 찾는 데 사용

사람의 개입이 없고, 컴퓨터 스스로 학습함.

- 사용자 군을 분류하는 군집화(Clustering)

- 예. 사람 사진을 5백장 주고 남녀를 분류하거나, 나이별 군집할 경우

3. 강화학습(Reinforcement Learning)

지도학습과 비지도 학습과는 다른 종류의 알고리즘

- 에이전트가 주어진 환경(State)에서 어떤 행동(Action)을 하고 이로 인해 보상(Reward)를 얻는 과정의 학습

- 동적상태에서의 데이터 수집 과정도 포함

- 대표적인 것은 Q-Learning, Deep-Q-Network(DQN) 방법

* Mining method MAP

   >> https://www.saedsayad.com/data_mining_map.htm

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