Haekt‘s log

모델이 학습하는 방법은 몇가지가 있다. 지도학습 비지도 학습 준지도 학습 강화 학습 - 지도 학습 ~ 특징이 있으면 A야 ! 라고 답을 알려주고 학습하는 방법이다. 이때, 답을 적어주는 것을 레이블링이라고 한다. 지도학습의 예로는 k-최근접 이웃 선형회귀 로지스틱스 회귀 서포트 벡터머신 결정트리 신경명 등이 있음 - 비지도 학습 데이터 안에서 스스로 답을 찾아 학습하는 방법이다. 군집에 따라 묶어 답을 찾는다. 비지도 학습의 예로는 k-평균 (오른쪽 그림) 병합군집 : 계층군집 분석 (왼쪽 그림) DBSCAN 등이 있다. - 준지도 학습 지도학습 + 비지도 학습으로, 일부 데이터에만 레이블링을 하는 방법이다. 대표적인 예로 심층 신뢰 신경망 이 있다. - 강화 학습 실행에 따라 상점이나 벌점을 받는 방식..