AI의 3가지 주요 학습 방식

[미리암]

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AI의 3가지 주요 학습 방식

• 지도학습 (Supervised Learning)
  • 개념: 정답(Label)이 주어진 상태에서 데이터를 학습하는 방식입니다.
  • 원리: '이것은 강아지, 저것은 고양이'라는 정답을 알려주며 학습시킵니다.
  • 활용: 스팸 메일 분류, 품질 불량 탐지 등 [1]
• 비지도학습 (Unsupervised Learning)
  • 개념: 정답 없이 데이터 자체의 구조나 특징을 군집화하는 방식입니다.
  • 원리: 데이터들의 특성을 분석해 스스로 비슷한 것끼리 묶습니다.
  • 활용: 고객 세분화(군집화), 이상 금융 거래(사기) 탐지 등 [1]
• 강화학습 (Reinforcement Learning)
  • 개념: 에이전트가 주어진 환경과 상호작용하며 시행착오를 겪고, 보상(Reward)을 최대화하는 방향으로 학습합니다.
  • 원리: 잘한 행동에는 보상을, 잘못한 행동에는 벌을 주며 최적의 행동 방식을 터득합니다.
  • 활용: 바둑 AI(알파고), 로봇 제어, 생성형 AI의 인간 피드백 학습(RLHF) 등 [1, 2, 3, 4, 5]