[AI 응용 ML] 이론 | 1.1 인공지능/머신러닝 개론 | 지도학습, 비지도학습, 강화학습

목표

1. 데이터전처리 ~ 평가방식 학습. 머신러닝 전반 학습

2, 지도학습 (회귀 및 분류) 알고리즘 학습

3. 자료 형태의 이해

4. 데이터 전처리

 

머신러닝?

컴퓨터가 스스로 학습 능력갖게 하는 것

빅데이터 분석툴.

기존 통계학, 시각화 기법 한계 해결.

훈련 데이터와 정답 데이터가

있다면 : 지도학습

없다면 : 비지도학습

강화학습이란?
시행착오(Trial and Error)를 통해 학습하는 방법

실수와 보상을 통해 학습을 하여 목표를 찾아가는 알고리즘.

기존의 신경망들이 라벨(정답)이 있는 데이터를 통해서 가중치와 편향을 학습하는 것과 비슷하게

보상(Reward)이라는 개념을 사용하여 가중치와 편향을 학습

목적은 최적의 행동양식 또는 정책을 학습하는 것

ex. 알파고