[AI Foundation] 머신러닝(ML)의 분류

---

https://busy.org

머신러닝(ML)의 분류

머신러닝 유형(지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습, 준지도 학습, 전이 학습)에는 다양한 세부 기술과 알고리즘이 있으며, 이들은 특정 분야에서 특정 문제를 해결하기 위해 사용됩니다. 아래에서는 각 유형의 세부 종류와 그에 해당하는 사용 분야를 소개하겠습니다.

https://serokell.io/blog/ai-ml-dl-difference

1. 지도 학습 (Supervised Learning)

입력 데이터와 해당 출력(레이블)을 기반으로 모델을 훈련시키는 방법. 모델은 입력 데이터로부터 출력을 예측하도록 학습합니다. 즉. 정답이 무엇인지 알고 있는 데이터(=Labeled data)를 컴퓨터에게 학습시켜, 새롭게 들어오는 데이터에 대한 결과를 예측하는 학습 방법

세부 종류

• 선형 회귀 (Linear Regression) : 연속적인 값을 예측.
• 로지스틱 회귀 (Logistic Regression) : 분류 문제 해결.
• 결정 트리 (Decision Trees) : 분류와 회귀에 사용.
• 랜덤 포레스트 (Random Forest) : 분류와 회귀에 사용.
• 서포트 벡터 머신 (SVM) : 복잡한 분류 문제 해결.
• 신경망 (Neural Networks) : 이미지와 음성 인식 등.

사용 분야

• 금융: 신용 점수 예측, 사기 탐지.
• 의료: 질병 진단, 환자 예후 예측.
• 소매: 고객 구매 예측, 재고 관리.
• 마케팅: 고객 세분화, 타겟 광고.

2. 비지도 학습 (Unsupervised Learning)

레이블이 없는 데이터를 사용하여 패턴이나 구조를 찾는 방법. 주로 데이터의 숨겨진 특성이나 구조를 발견하는 데 사용됩니다.

세부 종류

• 클러스터링 (Clustering) : K-평균, 계층적 클러스터링.
• 주성분 분석 (PCA) : 차원 축소.
• 연관 규칙 학습 (Association Rule Learning) : 시장 바구니 분석.

사용 분야

• 마케팅: 시장 세분화, 고객 세분화.
• 보안: 이상 탐지, 네트워크 보안.
• 추천 시스템: 쇼핑, 영화 추천.

3. 강화 학습 (Reinforcement Learning)

에이전트가 환경과 상호작용하면서 보상을 최대화하는 방법을 학습하는 방식. 주로 의사결정 과정이 중요한 분야에 적용됩니다.

세부 종류

• Q-러닝 (Q-Learning).
• 딥 Q 네트워크 (Deep Q Networks, DQN).
• 정책 그라디언트 (Policy Gradients).

사용 분야

• 게임: 체스, 바둑, 비디오 게임에서의 전략 개발.
• 로보틱스: 자율 주행 로봇, 로봇 팔 제어.
• 자원 관리: 전력망, 통신 네트워크 최적화.

4. 준지도 학습 (Semi-supervised Learning)

소량의 레이블이 있는 데이터와 대량의 레이블이 없는 데이터를 모두 사용하는 학습 방식.

세부 종류

• 자체 학습 (Self-training).
• 다중 뷰 학습 (Multi-view Learning).
• 그래프 기반 방법 (Graph-based Methods).

사용 분야

• 의료 이미지 분석: 레이블이 적은 의료 데이터 처리.
• 텍스트 분류: 레이블이 제한적인 문서 분류.
• 웹 콘텐츠 분석: 사용자 생성 콘텐츠 분류.

5. 전이 학습 (Transfer Learning)

한 분야에서 훈련된 모델을 다른 분야에 적용하는 방식. 기존의 지식을 새로운 문제에 적용합니다.

세부 종류

• 특징 기반 전이 학습 (Feature-based Transfer Learning).
• 파인 튜닝 (Fine-tuning).
• 멀티태스크 학습 (Multi-task Learning).

사용 분야

• 의료: 특정 질병 진단에 다른 데이터셋 사용.
• 컴퓨터 비전: 사전 훈련된 모델을 새로운 이미지 분류 작업에 적용.
• 자연어 처리: 다양한 언어 작업에 사전 훈련된 모델 활용.
  
  이러한 세부 기술들은 각각의 머신러닝 유형 내에서 특정 문제들을 해결하는 데 최적화되어 있으며, 다양한 실제 응용 분야에서 그 가치를 발휘하고 있습니다.
  
  

---

딥러닝은 어느 유형에 포함되는걸까?

딥러닝은 주로 지도 학습(Supervised Learning)과 비지도 학습(Unsupervised Learning)의 유형에 포함됩니다. 또한, 특정 상황에서는 강화 학습(Reinforcement Learning)과 전이 학습(Transfer Learning)에도 적용됩니다. 준지도 학습(Semi-supervised Learning)에서도 딥러닝 기술이 사용될 수 있습니다.

 

지도 학습에서의 딥러닝

대표적으로 이미지 및 음성 인식, 자연어 처리 등에서 레이블이 있는 대규모 데이터셋을 사용하여 딥러닝 모델을 훈련시킵니다.

비지도 학습에서의 딥러닝

자가 인코더(Autoencoders), 생성적 적대 신경망(GANs) 등을 통해 레이블이 없는 데이터로부터 유용한 특징을 추출하거나 새로운 데이터를 생성합니다.

강화 학습에서의 딥러닝

딥 Q-네트워크(DQN)나 알파고와 같은 알고리즘에서 볼 수 있듯이, 딥러닝은 복잡한 환경에서의 의사결정을 위해 사용됩니다.

전이 학습에서의 딥러닝

사전에 훈련된 딥러닝 모델을 다른 문제에 적용하여, 더 적은 데이터로도 높은 성능을 달성할 수 있습니다.

준지도 학습에서의 딥러닝

소량의 레이블이 있는 데이터와 레이블이 없는 데이터를 모두 사용하여 딥러닝 모델을 훈련시키는 경우도 있습니다.

딥러닝은 이러한 다양한 유형의 머신러닝 문제를 해결하기 위한 강력한 도구로, 각각의 문제에 맞게 구조화된 신경망을 사용합니다.

 

 

 

Feat. ChatGPT
Q1. 지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습, 준지도 학습, 전이 학습 의 세부 종류에는 어떤것이 있고,
세부 종류 별 사용분야를 알려줘.

A1. 각 머신러닝 유형(지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습, 준지도 학습, 전이 학습)에는 다양한 세부 기술과 알고리즘이 있으며, 이들은 특정 분야에서 특정 문제를 해결하기 위해 사용됩니다. 아래에서는 각 유형의 세부 종류와 그에 해당하는 사용 분야를 소개하겠습니다.

1. 지도 학습 (Supervised Learning)
설명: 입력 데이터와 해당 출력(레이블)을 기반으로 모델을 훈련시키는 방법. 모델은 입력 데이터로부터 출력을 예측하도록 학습합니다.
세부 종류:
선형 회귀 (Linear Regression): 연속적인 값을 예측.
로지스틱 회귀 (Logistic Regression): 분류 문제 해결.
결정 트리 (Decision Trees): 분류와 회귀에 사용.
랜덤 포레스트 (Random Forest): 분류와 회귀에 사용.
서포트 벡터 머신 (SVM): 복잡한 분류 문제 해결.
신경망 (Neural Networks): 이미지와 음성 인식 등.
사용 분야:
금융: 신용 점수 예측, 사기 탐지.
의료: 질병 진단, 환자 예후 예측.
소매: 고객 구매 예측, 재고 관리.
마케팅: 고객 세분화, 타겟 광고.
2. 비지도 학습 (Unsupervised Learning)
설명: 레이블이 없는 데이터를 사용하여 패턴이나 구조를 찾는 방법. 주로 데이터의 숨겨진 특성이나 구조를 발견하는 데 사용됩니다.
세부 종류:
클러스터링 (Clustering): K-평균, 계층적 클러스터링.
주성분 분석 (PCA): 차원 축소.
연관 규칙 학습 (Association Rule Learning): 시장 바구니 분석.
사용 분야:
마케팅: 시장 세분화, 고객 세분화.
보안: 이상 탐지, 네트워크 보안.
추천 시스템: 쇼핑, 영화 추천.
3. 강화 학습 (Reinforcement Learning)
설명: 에이전트가 환경과 상호작용하면서 보상을 최대화하는 방법을 학습하는 방식. 주로 의사결정 과정이 중요한 분야에 적용됩니다.
세부 종류:
Q-러닝 (Q-Learning).
딥 Q 네트워크 (Deep Q Networks, DQN).
정책 그라디언트 (Policy Gradients).
사용 분야:
게임: 체스, 바둑, 비디오 게임에서의 전략 개발.
로보틱스: 자율 주행 로봇, 로봇 팔 제어.
자원 관리: 전력망, 통신 네트워크 최적화.
4. 준지도 학습 (Semi-supervised Learning)
설명: 소량의 레이블이 있는 데이터와 대량의 레이블이 없는 데이터를 모두 사용하는 학습 방식.
세부 종류:
자체 학습 (Self-training).
다중 뷰 학습 (Multi-view Learning).
그래프 기반 방법 (Graph-based Methods).
사용 분야:
의료 이미지 분석: 레이블이 적은 의료 데이터 처리.
텍스트 분류: 레이블이 제한적인 문서 분류.
웹 콘텐츠 분석: 사용자 생성 콘텐츠 분류.
5. 전이 학습 (Transfer Learning)
설명: 한 분야에서 훈련된 모델을 다른 분야에 적용하는 방식. 기존의 지식을 새로운 문제에 적용합니다.
세부 종류:
특징 기반 전이 학습 (Feature-based Transfer Learning).
파인 튜닝 (Fine-tuning).
멀티태스크 학습 (Multi-task Learning).
사용 분야:
의료: 특정 질병 진단에 다른 데이터셋 사용.
컴퓨터 비전: 사전 훈련된 모델을 새로운 이미지 분류 작업에 적용.
자연어 처리: 다양한 언어 작업에 사전 훈련된 모델 활용.

이러한 세부 기술들은 각각의 머신러닝 유형 내에서 특정 문제들을 해결하는 데 최적화되어 있으며, 다양한 실제 응용 분야에서 그 가치를 발휘하고 있습니다.



Q2. 딥러닝은 어느 유형에 포함되는거야?

A2. 딥러닝은 주로 지도 학습(Supervised Learning)과 비지도 학습(Unsupervised Learning)의 유형에 포함됩니다. 또한, 특정 상황에서는 강화 학습(Reinforcement Learning)과 전이 학습(Transfer Learning)에도 적용됩니다. 준지도 학습(Semi-supervised Learning)에서도 딥러닝 기술이 사용될 수 있습니다.

지도 학습에서의 딥러닝: 대표적으로 이미지 및 음성 인식, 자연어 처리 등에서 레이블이 있는 대규모 데이터셋을 사용하여 딥러닝 모델을 훈련시킵니다.
비지도 학습에서의 딥러닝: 자가 인코더(Autoencoders), 생성적 적대 신경망(GANs) 등을 통해 레이블이 없는 데이터로부터 유용한 특징을 추출하거나 새로운 데이터를 생성합니다.
강화 학습에서의 딥러닝: 딥 Q-네트워크(DQN)나 알파고와 같은 알고리즘에서 볼 수 있듯이, 딥러닝은 복잡한 환경에서의 의사결정을 위해 사용됩니다.
전이 학습에서의 딥러닝: 사전에 훈련된 딥러닝 모델을 다른 문제에 적용하여, 더 적은 데이터로도 높은 성능을 달성할 수 있습니다.
준지도 학습에서의 딥러닝: 소량의 레이블이 있는 데이터와 레이블이 없는 데이터를 모두 사용하여 딥러닝 모델을 훈련시키는 경우도 있습니다.
딥러닝은 이러한 다양한 유형의 머신러닝 문제를 해결하기 위한 강력한 도구로, 각각의 문제에 맞게 구조화된 신경망을 사용합니다.