지도학습은 머신러닝의 가장 기본적인 형태로, 입력 데이터와 그에 상응하는 정답(레이블)이 있는 데이터를 학습하는 방식이다. 대표적인 예로 이미지에 있는 개체를 인식하거나, 주식 시장의 미래 가격을 예측하는 데 사용된다. 알고리즘은 데이터를 학습하면서 입력과 출력 사이의 관계를 이해하고, 이를 통해 새로운 데이터를 처리할 수 있는 모델을 만든다. 주요 알고리즘으로는 선형 회귀, 로지스틱 회귀, 서포트 벡터 머신(SVM), 결정 트리 등이 있다.
비지도학습은 레이블이 없는 데이터를 학습하는 방식이다. 이 방법은 주로 데이터 내의 숨겨진 패턴이나 구조를 발견하는 데 사용된다. 클러스터링과 차원 축소가 대표적인 비지도학습의 예다. 클러스터링 알고리즘은 데이터를 비슷한 그룹으로 분류하고, 차원 축소 알고리즘은 데이터를 압축하여 시각화하거나 처리 속도를 높이는 데 기여한다. k-평균 클러스터링, 주성분 분석(PCA), t-SNE 등이 주로 사용된다.
준지도학습은 지도학습과 비지도학습의 장점을 결합한 방법이다. 일부 레이블이 있는 데이터와 대량의 레이블이 없는 데이터를 함께 사용하여 모델을 학습시킨다. 이는 특히 레이블 데이터를 얻기 어려운 상황에서 유용하다. 준지도학습은 텍스트 분류나 이미지 분류와 같은 다양한 분야에서 활용되며, 최근에는 신경망을 활용한 기법이 주목받고 있다.
강화학습은 에이전트가 환경과 상호작용하며 보상을 최대화하는 행동 전략을 학습하는 방법이다. 이는 주로 게임 인공지능, 로봇 제어, 자율 주행 자동차 등에 사용된다. 강화학습은 보상을 통해 에이전트가 어떤 행동이 좋은지 나쁜지를 학습하며, 주로 마르코프 의사 결정 과정(MDP)을 기반으로 한다. Q-러닝, 딥 Q-네트워크(DQN) 등이 대표적인 알고리즘이다.
딥러닝은 인공신경망을 기반으로 하는 머신러닝의 한 분야로, 특히 이미지 인식, 음성 인식, 자연어 처리 등에서 뛰어난 성능을 보인다. 다층 신경망을 사용하여 데이터의 복잡한 패턴을 학습하며, 지도학습과 비지도학습 모두에서 활용될 수 있다. 대표적인 네트워크 구조로는 합성곱 신경망(CNN), 순환 신경망(RNN), 트랜스포머 등이 있다.
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