머신러닝(Machine Learning)의 3가지 형태

데이터를 모델링하는 알고리즘은 대부분 세 가지로 분류 된다.

1. 지도 학습_{(Supervised Learning)}
   • 지도 학습은 훈련 데이터로부터 하나의 함수를 유추하기 위한 기계 학습(Machine Learning)의 한 방법이다.
2. 비지도 학습_{(Unsupervised Learning)}
   • 기계 학습의 일종으로, 데이터가 어떻게 구성 되었는지를 알아내는 문제의 범주에 속한다. 이 방법은 지도 학습과 달리 레이블(정답)이 주어지지 않는다.
3. 강화 학습_{(Reinforcement Learning)}
   • 행동 심리학에서 영감을 받았으며, 어떤 환경 안에서 정의된 에이전트가 현재의 상태를 인식하여, 선택 가능한 행동들 중 보상을 최대화 하는 행동 혹은 행동 순서를 선택하는 방법이다.