학습의 종류 (지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습, 준지도 학습, 결정론적 학습, 스토캐스틱 학습)

지도 학습

 

- 특징 벡터 x와 목푯값 y가 모두 주어진 상황

- 정답을 알고 있는 학습

- 회귀와 분류 문제로 구분

 

비지도 학습

 

- 특징 벡터 x는 주어지는데 목푯값 y가 주어지지 않은 상황

- 입력만 집어넣음

- 밀도 추정, 특징 공간 변화에 사용

 

강화 학습

 

- 목표값은 주어지나 지도 학습과는 다른 형태

- 예로 바둑, 수를 두는 행위가 샘플이고 게임이 이기고 지고가 목푯값

 

준지도 학습

 

- 일부는 x, y를 모두 가지지만 나머지는 x만 가지는 상황

- 인터넷 덕분으로 x의 수집은 쉽지만 y는 수작업이 필요하여 최근 중요성이 부각됐다.

 

결정론적 학습

 

- 같은 데이터를 가지고 다시 학습하면 같은 예측기가 만들어짐

 

스토캐스틱 학습

 

- 학습 과정에서 난수를 사용하므로 같은 데이터로 다시 학습하면 다른 예측기가 만들어짐, 보통 예측 과정도 난수를 사용