# 머신러닝이란?

머신러닝 Machine learning 이란?

간단히 말하면 기계학습이다. 기계를 학습시킨다. 

 

기계를 학습시키기 위해서 여러 가지 방법이 있지만 

그 중 대표적인 방법 3가지인 지도학습, 비지도학습, 강화학습에 대해 알아보자.

지도학습 supervised learning
정답을 알려주면서 학습시킨다.
지도학습은 결과를 모르는 원인이 발생하였을 때 ,역사적으로 과거에 일어난 원인과 결과를 통해
결과를 예측 혹은 추측한다고 할 수 있다.
학습 방법으로는 회귀와 분류가 있다.

• 가지고 있는 데이터에 독립변수와 종속변수가 있고, 종속변수가 숫자일 때 회귀를 사용한다.

 

• 회귀 regression : 예측하고 싶은 결과가 숫자일때.

독립변수	종속변수	학습시킬 데이터를 만드는 방법
공부시간	시험점수	사람들의 공부시간을 입력받고 점수를 확인한다.
자동차 속도	충돌 시 사망확률	충돌 시 속도와 사용자를 기록한다.
나이	키	학생들의 나이에 따른 키를 기록한다.

 

• 분류 classification : 어지럽혀져 있는 상태를 그룹핑해서 분류한다.
                           추측하고자 하는 결과가 글자, 이름 일때.

독립변수	종속변수	학습시킬 데이터를 만드는 방법
공부시간	합격여부	사람들의 공부시간을 받고, 합격여부를 확인한다.
품종, 산도, 당도, 지역, 연도	와인의 등급	소믈리에를 통해 등급이 확인된 와인을 가지고 품종, 산도, 등의 독립변수를 측정하고 기록한다.
키, 몸무게, 시력, 지병	현역, 공익, 면제	키, 몸무게, 시력, 지병등을 토대로 현역, 공익, 면제인지 확인한다.

 

비지도학습 unsupervised learning
정답을 알려주지 않고 군집화 하는 방법이다.
매우 탐험적이며 데이터들의 성격을 파악하여 그룹핑해 준다.
학습방법으로는 군집화, 연관, 변환이 있다.

비지도학습의 종류

• 군집화는 관측치를 그룹핑해주고, 연관규칙은 특성을 그룹핑해준다고 할 수 있다.

 

• 군집화 clustering : 비슷한 것들을 찾아서 그룹을 만든다.
• 연관 = 연관규칙학습 association rule learing : 일명 장바구니 학습
  쇼핑추천, 영화추천 등 서로 연관이 있는지 찾아서 그룹화 한다.

 

강화학습 reinforcement learning
일단 실행해보고 경험을 통해 상-벌 시스템으로 실력을 키우는 방법!
알파고를 탄생시킨 머신러닝 방법!

• - 강화학습의 개념 5가지
  • 1) 에이전트 Agent / 2) 환경 Environment / 3) 상태 State / 4) 행동 Action / 5) 보상 Reward

 

강화학습의 예. : By.생활코딩

상태(state)에 따라서 더 많은 보상(reward)을 받을 수 있는 행동(action)을 에이전트(agent)가 할 수 있도록 하는

정책(policy)을 만드는 것이 목적이다.