[ 머신러닝의 학습 방법을 데이터를 입력하는 형태와 알고리즘에 따라 크게 3가지 ]

목차

1. 서론
2. 본론
(1) 지도 학습 (Supervised Learning)
(1.1) 지도 학습 개요
(1.2) 데이터 입력 형태와 알고리즘
(1.3) 주요 활용 분야 및 적용 사례 - 이미지 분류, 스팸 메일 필터링
(2) 비지도 학습 (Unsupervised Learning)
(2.1) 비지도 학습 개요
(2.2) 데이터 입력 형태와 알고리즘
(2.3) 주요 활용 분야 및 적용 사용 - 군집 분석, 차원 축소
(3) 강화 학습 (Reinforcement Learning)
(3.1) 강화 학습 개요
(3.2) 데이터 입력 형태와 알고리즘
(3.3) 주요 활용 분야 및 적용 사례 - 게임 플레이, 로봇 제어
3. 결론
4. 참고서적 및 출처

본문내용

머신러닝은 데이터를 분석하고 학습하여 새로운 상황을 예측하거나 의사 결정을 내리는 인공지능 기술로, 빅데이터와 함께 다양한 산업에서 중요성이 높아지고 있다. 주요 학습 방법은 3가지로, 지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습이다. 지도 학습은 레이블이 있는 데이터를 이용해 예측 모델을 구축하며, 비지도 학습은 레이블 없는 데이터에서 숨겨진 패턴을 발견한다. 강화 학습은 환경과 상호작용하며 보상을 최대화하는 최적의 정책을 학습하는 방식이다. 각각의 방법은 다양한 문제 해결에 활용되며, 이번 글에서는 각 방법의 특징, 장단점, 실제 사례를 살펴본다.

2. 본론

(1) 지도 학습 (Supervised Learning)

(1.1) 지도 학습 개요
지도 학습은 미리 정의된 레이블(정답)을 포함한 데이터를 이용하여 모델을 학습시키는 방법이다.

참고자료

· 조재형, 하정우 (2018). 파이썬과 케라스로 배우는 강화학습. 한빛미디어.
· 윤성진 (2019). 파이썬 머신러닝 완벽 가이드. 위키북스.
· 정창욱 (2020). 실전에서 배우는 강화학습. 에이콘출판.