2 - 머신러닝 딥러닝 지도학습 비지도학습 강화학습

머신러닝과 딥러닝에 대해서 알아보고

 

지도학습 비지도학습 강화학습 이라는 것에 대해서도 알아보고 가겠습니다.

 

기계학습(Machine learning)은 기계가 학습하는 것 입니다. 예를 들면 고양이를 알아보는 것을 컴퓨터에게 가르쳐준다고 생각해봅시다.

 

기존의 방식은 고양이라는 애는 귀가 2개고 코가 1개고 눈이 2개고 귀엽고 털이 있다.

 

라고 알려줍니다.

 

하지만 머신러닝에서는 정확히 고양이는 귀가 2개 있고, 눈은 둥글고 이런 것들을 정해주지 않고

 

이런 고양이들을 쭉 보여줍니다 컴퓨터에게 

 

그러면 컴퓨터가 이런 애들이 고양이구나... 하면서 인식하게 됩니다.

 

그래서 새로운 사진이 들어오면, 얘가 지금까지 봤던 고양이와 비슷하기 때문에 nn%확률로 고양이 같다 라고 하고

 

 

그러면 딥러닝은 무엇일까요?

 

머신러닝은 고양이를 알 수 있도록 학습을 하는데, 딥러닝에서는 뉴럴 네트워크(neural network)라는 것을 사용해서 사람이 학습하는 것 처럼 데이터를 읽고 학습을 합니다.

 

딥러닝을 공부하시다보면 다양한 이론과 Perceptron 이런 것들이 나오는데, 관심 있으시면 한번 찾아보셔도 좋을 것 같습니다.

 

 

자, 여기까지 머신러닝과 딥러닝이었는데, 얘네들이 학습을 하는데 학습하는 과정은 어떨까요?

 

몇가지로 나눠 보겠습니다.

 

- 지도학습(supervised learning)

이름에서 느껴지듯이 컴퓨터에게 지도해줍니다. 정답을 알려준다고 생각하면 됩니다.

 

아래의 사진에서 보듯이 컴퓨터에게 이런 사진들을 보여주고 이게 "고양이"다 이게 "고양이가 아니다"라고 알려줍니다.

 

 

- 비지도학습(unsupervised learning)

 

비지도학습이라는 것은 뭘까요?

 

아래와 같이, 컴퓨터에게 고양이를 자꾸 보여줍니다.

 

 

 

그러면, 컴퓨터가 이런 애들의 패턴을 파악합니다. 그리고 새로운 사진이 들어왔을 때, 이전에 학습한 데이터와 같은지 아닌지를 비교합니다.

 

- 강화학습(Reinforcement Learning)

 

강화학습은 또 뭘까요?

 

보상을 통해 컴퓨터를 학습시키는 방법입니다.

 

강아지한테 "앉아"라는 것을 알려준다고 생각해봅시다. 그러면 강아지는 앉아라는 말이 뭔지 모르지만, 이것저것 해보다가 앉으면 먹이를 주는 것을 알게 되었습니다. 

 

강아지는 먹이(reward)를 받기 위해서 "앉아"라는 행위를 하게 되고 이 것을 좀 더 잘 하게 됩니다.

 

이 것이 강화학습입니다. 아래와 같습니다.