누구나 이해하는 머신러닝 원리

• 1980 년대 => 머신러닝의 개념 (기계가 스스로 학습 )

• 2010 년대 => 딥러닝
  

• 기존의 프로그래밍 방식
  

• 머신러닝의 학습방법 ( ex) 개랑 고양이 학습)
  

• 데이터가 많아진 현대, 많은 컴퓨팅능력이 필요함 => 클라우드
  

좋은 데이터 & 좋은 AI 알고리즘 & 좋은 컴퓨팅 파워

• 지도 학습
  

• 데이터와 정답지를 모두 주고 학습하는 방식
• 광고나 이커머스에서 많이 활용
• 보편적으로 많이 활용하는 머신러닝

• 비지도 학습
  

• 정답지를 주지 않고 데이터만 주어 학습하는 방식
• 자율주행 등에 활용
• 클러스터링, GAN 등의 알고리즘

• 강화학습
  

• 아무것도 주지 않고 스스로 데이터를 만들며 학습하는 방식
• 알파고

• 머신러닝의 3가지 종류 정리
  

11일차 후기>
머신러닝의 종류와 역사에 대해 알아보았다.
컴퓨팅 파워/클라우드에 대해서도 다뤄서 좋았다. 다음강의에 머신러닝+ 클라우드를 합친 내용이 나오길 바란다.