지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습은 머신러닝의 주요한 범주로, 각각의 학습 방식은 데이터로부터 지식을 추출하고 예측 모델을 구축하는 데 사용되는 다른 접근 방식을 나타냅니다. 각 학습 유형의 특징과 예시를 살펴보겠습니다.

지도 학습(Supervised Learning)

• 정의: 지도 학습은 입력 데이터(X)와 그에 대응하는 출력 레이블(Y)이 주어졌을 때, 둘 사이의 관계를 학습하는 방법입니다. 즉, 주어진 입력으로부터 출력을 예측하기 위해 모델을 학습시킵니다.
• 예시: 금융사기탐지, 고객이탈예측, 고객 LTV 예측 등

비지도 학습(Unsupervised Learning)

• 정의: 비지도 학습은 출력 레이블 없이 입력 데이터만을 사용하여 학습하는 방식입니다. 모델은 데이터 내의 구조나 패턴을 자동으로 찾아내려고 시도합니다.
• 예시: 고객 세분화를 위한 클러스터링, 이상치 탐지 등

강화 학습(Reinforcement Learning)

• 정의: 강화 학습은 에이전트가 환경과 상호작용하며, 시행착오를 통해 최적의 행동 전략을 학습하는 방식입니다. 목표는 주어진 환경에서 에이전트가 최대의 보상을 얻을 수 있도록 하는 정책(policy)을 발견하는 것입니다.
• 예시: 자동화된 트레이딩 시스템, 자율 주행 자동차, 로보틱스 등

이 세 가지 학습 방식은 모두 중요한 역할을 하며, 사용되는 데이터의 유형, 문제의 성격, 그리고 목표에 따라 적합한 학습 방식을 선택할 수 있습니다. 지도 학습은 명확한 지도가 가능할 때, 비지도 학습은 숨겨진 구조를 발견하고 싶을 때, 그리고 강화 학습은 결정 과정이 중요할 때 유용합니다. 이 강의를 통해 각 학습 방식의 기본 개념과 사용 사례를 이해함으로써, 다양한 문제를 해결하는 데 필요한 기계 학습 모델을 선택하고 설계할 수 있는 기반을 마련할 수 있습니다.