자신에 대한 고찰

(해당 포스트에서 소개하고 있는 "핸즈온 비지도 학습" 책은 한빛미디어로부터 제공받았음을 알려드립니다.) 흔히 머신러닝의 학습 방법을 크게 3가지로 지도 학습(Supervised Learning), 비지도 학습(Unsupervised Learning), 강화 학습(Reinforcement Learning)으로 나눠서 설명한다. 나도 전문가는 아니지만 내가 이해한 대로 간단히 설명하면, 지도 학습은 말그대로 학습시키고자 하는 모델에게 데이터와 답을 같이 알려줌으로써 데이터와 답간의 상관관계를 학습시키고, 이를 기반으로 접하지 못한 데이터에 대한 예측이나 분류 작업을 할 수 있게끔 하는 학습 방법이고, 강화학습은 아무 것도 정의되어 있지 않은 모델을 알지 못하는 환경에서 자유롭게 탐험도 하면서, 내면적으로 ..