Study | 성장기록/Machine Learning

1-1. Basics of Machine Learning

krozv 2025. 8. 30. 15:03

Conventional Programming

- input, program을 주었을 때 output를 출력

Machine Learning

- input, output을 주었을 때 program을 출력

- 주어진 데이터에서 선형함수를 어떻게 표현해야 오차를 최소화할 수 있는지를 탐색

 

Supervised Learning

- direct feedback

- (x, y) pair로써 데이터가 존재

- (ex) classification, regreesion

- given target output (labels, responses)

- 새로운 input에 대하여 옳은 output를 예측하는 것

- y = f(x)

 

Reinforcement Learning (강화 학습)

- undirect feedback

- (state, action) 로써 데이터가 존재

- 주어진 state에서 reward를 고려하여 가장 최적의 action을 선택

- (ex) game AI, real-time decisions, Robot Navigation

- y = f(x) that maximizes r

 

Unsupervised Learning

- without teacher

- no feedback

- (ex) Dimensionality Reduction, Clustering

- f(x)