[인공지능] 모델 생성 방법

지도학습 (Supervised Learning)

지도학습은 입력과 출력 간의 매핑 함수를 학습하는 데 사용됩니다. 학습 데이터에는 입력 데이터와 그에 상응하는 정답이 포함되어 있습니다. 모델은 이러한 데이터를 기반으로 입력과 출력 간의 관계를 학습하고, 새로운 입력에 대해 정확한 출력을 예측할 수 있습니다.

예를 들어, 스팸 메일 필터링은 지도학습의 한 예입니다. 모델은 이메일의 텍스트와 해당 이메일이 스팸인지 여부를 입력으로 받고, 이러한 데이터를 기반으로 스팸 메일을 예측합니다.

비지도학습 (Unsupervised Learning)

비지도학습은 정답이 제공되지 않는 데이터를 사용하여 학습하는 방법입니다. 이러한 방법에서 모델은 데이터의 패턴이나 구조를 찾거나 데이터를 클러스터링하는 데 중점을 둡니다. 입력 데이터만으로 모델이 어떤 일을 수행할지를 학습합니다.

예를 들어, 고객 세분화는 비지도학습의 한 예입니다. 모델은 고객들의 구매 이력을 입력으로 받고, 이를 기반으로 비슷한 구매 패턴을 갖는 고객들을 그룹화하여 세분화합니다. 

강화학습 (Reinforcement Learning)

강화학습은 환경과 상호작용하며 어떤 목표를 달성하기 위한 행동을 학습하는 방법입니다. 에이전트는 환경에서 행동을 수행하고, 그 결과로 보상을 받습니다. 목표는 보상을 최대화하는 최적의 행동을 학습하는 것입니다.

자율 주행 자동차의 학습은 강화학습의 한 예입니다. 자동차는 주변 환경을 관찰하고, 주행을 제어하는 행동을 선택합니다. 이후 환경으로부터 받는 보상을 최대화하기 위해 행동을 조정하고 학습합니다.

이러한 개념을 간단하게 설명하여 블로그에 적합한 내용으로 사용하실 수 있습니다.