종류 썸네일형 리스트형 강화학습 (Reinforce Learning) 【1】Deep Learning 시작하기_머신러닝의 종류 강화학습 (Reinforce Learning) 강화학습은 앞서 소개한 세 종류의 학습과는 조금 다른 개념으로 컴퓨터의 동작이 적절한지에 대해 피드백이 있는 학습 방법을 말한다. 학습하는 컴퓨터를 에이전트라고 하며 에이전트가 어떠한 환경(environment) 안에서 하나의 행동(action)을 했을 때 옳다면 보상을(reward), 잘못되었다면 벌점(penalty)을 부여한다. 즉, 특정 환경에서 에이전트가 가장 많은 보상을 받기 위해 어떻게 행동해야 하는지 강조하는 것이다. 강화학습은 입력과 출력에 대한 데이터 쌍을 필요로 하지 않으며 차선의 행동도 허용하지 않는 특징이 있다. 강화학습에 대한 설명은 이 정도로 끝내겠다. 강화학습에 대해 자세히 알.. 더보기 반지도학습 (Semi-Supervised Learning) 【1】Deep Learning 시작하기_머신러닝의 종류 반지도학습 (Semi-Supervised Learning) 반지도 학습은 준지도 학습이라고도 불리며 위에서 다룬 지도학습과 비지도학습을 섞은 학습 방식이다. 그렇기 때문에 데이터의 형태 또한 일부는 지도학습의 데이터 형태를, 일부는 비지도학습의 데이터 형태를 취하고 있다. 즉 반지도 학습은 라벨 y가 있는 데이터와 없는 데이터를 모두 가진 데이터를 이용한다. 데이터의 형태에 맞게 학습 방식 또한 지도 학습과 비지도 학습의 조합으로 이루어져 있는데, 라벨이 없는 데이터를 그룹화 할 때 라벨이 존재하는 일부 데이터를 이용하는 방식이다. 작성자 홍다혜 ghdek11@gmail.com / 이원재 wonway333@gmail.com 더보기 비지도학습 (Unsupervised Learning) 【1】Deep Learning 시작하기_머신러닝의 종류 비지도학습 (Unsupervised Learning) 비지도 학습은 지도학습과 다르게 지도해줄 조력자의 도움 없이 컴퓨터 스스로 학습하는 형태를 말한다. 비지도 학습의 데이터는 x, y 가 존재하는 지도학습의 데이터에서 라벨 y 가 없는 형태이다. x 와 y의 관계를 파악했던 지도학습과는 달리 비지도 학습은 x들 간의 관계를 스스로 파악하는데 이는 학습에 사용된 데이터들의 특징을 분석해 그 특징별로 그룹을 나누는 것을 의미한다. 이를 통해 새로운 데이터를 입력 받으면 분류해 놓은 그룹 중 그 특징이 비슷한 그룹에 포함 시킨다. 간혹 비지도 학습과 지도학습의 분류를 혼동하는 경우가 있어 다음의 표를 보며 정리 해보자. 가장 두드러진 차이는 학습 데이터.. 더보기 지도학습 (Supervised Learning) 【1】Deep Learning 시작하기_머신러닝의 종류 지도학습 (Supervised Learning) 머신러닝의 종류는 다양한 기준으로 나눌 수 있는데 그중 학습하는 방식과 사용하는 데이터에 의해 다음의 4가지로 구분 가능하다. · 지도학습 · 비지도학습 · 반지도학습 · 강화학습 이렇게 분류가 가능한 것은 학습 목적이 달라 그로 인해 학습 방식에도 차이가 있기 때문이다. 학습 방식이 다르니 학습에 사용되는 데이터의 형태에도 차이가 있어 이러한 특징을 이용해 종류를 나눌 수 있는 것이다. 이제 지도학습부터 하나씩 다뤄보도록 하겠다. 여러분은 각 학습 마다 데이터, 방식, 목적이라는 세가지 키워드에 초점을 맞추어 따라오기 바란다. "지도학습(Supervised Learning)" 지도학습은 말그대로 학습.. 더보기 [머신러닝] 지도학습과 비지도학습의 차이 및 알고리즘 종류 머신러닝 알고리즘에는 크게 지도학습과 비지도학습, 그리고 강화학습으로 구분되는데요, 지도학습과 비지도학습에 대해서 간단하게 살펴보도록 하겠습니다. 1. 지도학습(Supervised Learning) 먼저, 지도학습은 학습 데이터에 대한 올바른 input data와 output dataset으로 학습으로 이루어지는데요, 에러를 감소시키도록 학습이 이루어집니다. 즉, 지도학습은 weight(가중치) 값을 바꿔가며 학습을 통해 나온 output data와 올바른 output data와의 차이를 줄이는 방향을 학습됩니다. 이러한 지도학습에는 다양한 알고리즘이 있는데요, Regression, Decision Trees, Random Forests, Classification 등이 있습니다. 여기서 Regressi.. 더보기 [데이터분석] matplotlib : 사용 가능한 색깔, 선 종류, 마커 종류 표시 형식 알아보기 matplotlib 라이브러리는 그래프를 쉽고 간단하게 그릴 수 있게 도와주는 라이브러리로, 다양한 색깔과 선 종류, 그리고 여러 마커 종류를 사용하여 그래프를 그릴 수 있습니다. 하지만 사용 가능한 색깔이나 선 종류 또는 마커 종류를 모르면 그만큼 그래프를 다양하게 그릴 수 없습니다. 따라서 어떠한 색깔이 있고, 어떠한 선 종류와 마커 종류가 있는지 알아두는 게 많은 도움이 될 수 있습니다. 1. Colors 먼저 사용가능한 색깔은 다음과 같습니다. 표시 형식 color 'b' blue 'g' green 'r' red 'c' cyan 'm' magenta 'y' yellow 'k' black 'w' white 2. Line 그다음으로, 사용 가능한 선 종류는 다음과 같습니다. 표시 형식 설명 '-' s.. 더보기 이전 1 다음
