기계 학습

틀:토막글 기계 학습(機械學習, 영어: Machine learning)은 인공지능의 한 분야로, 인간의 자연적인 학습 능력을 컴퓨터로 재현하려는 방법론이다.

기계 학습을 통해 사람이 정확히 모든 경우의 수를 고려하여 프로그래밍하지 않더라도 컴퓨터가 스스로 규칙을 찾아 문제를 풀도록 한다. 알파고를 있게 한 기술이 바로 이것이다.

종류

지도 학습

지도 학습(영어: Supervised learning)은 예시 입력-출력 데이터를 기반으로 주어진 입력에 대한 출력값을 예측하는 함수를 유추하는 기계 학습 기법이다. 대표적인 지도 학습 기법에는 회귀(영어: Regression) 기법과 분류(영어: Classification) 기법이 있다.

준지도 학습

준지도 학습(영어: Semi-supervised learning)은 모든 데이터에 대한 레이블을 필요로 하는 지도 학습의 단점을 보완하기 위해 만들어진 기법이다. 준지도 학습의 한 종류인 Active learning 기법은 소량의 레이블이 있는 데이터를 이용하여 우선 학습하고 레이블이 없는 데이터에 그 모델을 적용하여 결과를 prediction한다. 이렇게 나온 결과들 중 신뢰도가 낮은 데이터들을 모아 사람에게 전달하고 사람은 그렇게 전달된 데이터에만 레이블을 붙여서 학습 데이터에 추가하는 과정을 통해 꼭 필요한 데이터에만 레이블링을 해도 학습이 가능하게 된다.

비지도 학습

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