머신러닝은 학습 형태에 따라 지도학습(Supervised learning), 비지도 학습

소개

과목명:국방AI특론
주제: 머신러닝은 학습 형태에 따라 지도학습(Supervised learning), 비지도 학습(Unsupervised learning), 강화학습(Reinforcement learning)의 3가지 학습 방법으로 분류된다. 3가지 학습 방법의 개념, 특징 및 활용사례에 대해서 기술하시오.​

목차

Ⅰ.서론

Ⅱ.본론
1.지도학습
1)개념
2)특징 및 활용사례
2.비지도 학습
1)개념
2)특징 및 활용사례
3.강화학습
1)개념
2)특징 및 활용사례

Ⅲ.결론

Ⅳ,참고문헌

본문내용

Ⅰ.서론
이제는 인공지능이 다양한 산업분야에 적용되면서 인공지능이 적용되지 않은 분야를 찾는 것이 더 어려워졌다. 세상을 변화시키는 4차 산업혁명의 중심에는 인공지능이 있다. 인공지능은 기계가 스스로 학습할 수 있게 만드는 기계학습 기술이 적용되어 있어 방대한 양의 데이터를 스스로 분석하고 패턴을 찾는다. 기계학습에는 지도학습, 비지도 학습, 강화학습 3가지 종류가 있다. 각각의 특징이 다르며 기계는 이를 통해서 심층학습을 할 수 있다.

Ⅱ.본론
1.지도학습
1)개념
지도학습은 부모가 자녀를 가르치는 방식과 유사하다. 정답과 사례를 서로 연결시켜주는 방식으로 이루어진다.즉, 입력과 출력 간의 관계를 학습하는 것이 바로 지도학습이다. 입력과 출력이 쌍으로 주어지게 되면 데이터 집합을 통해서 입력과 출력 간의 함수관계를 기계가 배우게 된다.

참고자료

· 김진형, AI 최강의 수업, 매일경제신문사, 2020
· 한선관, AI 사고를 위한 인공지능 랩, 성안당, 2020