Top 39 머신 러닝 자율 학습 Best 122 Answer

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인공지능의 학습방법은 무엇일까?

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ÀÚÀ²ÇÐ½À : Unsupervised Learning

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자율학습 개요

자율학습 예시

R을 이용한 클러스터링

마무리

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딥러닝 지도학습, 자율학습, 지도/자율 학습, 강화학습의 차이점은 무엇일까?

이케아 가구를 만드는 방법은 여러 가지가 있습니다. 어떤 방법으로 하든 결국에는 완성된 소파와 의자의 모습을 갖추게 되겠지만 조립을 하는 방식도, 조립을 시작하게 되는 접근 방법도 다양할 것 입니다.

설명서와 모든 부품을 갖고 있다면 설명서에 나온 대로 따라하면 되고 설명서를 보기 전에도 어떻게 조립하는지 스스로 알고 있다면 설명서는 일단 치우고 혼자 하면 되겠죠. 그러나 기본적인 방법도 모르고 설명서에서도 답을 찾지 못한다면, 목재 부품과 나사를 어떻게 조립해야 하는지는 여러분에게 달렸습니다.

딥러닝도 마찬가지입니다. 이용할 수 있는 데이터의 종류와 가지고 있는 연구 과제에 따라, 과학자는 특정 학습 모델을 사용해 알고리즘을 학습시키도록 할 것입니다. 알고리즘을 학습을 시키는 방법은 가구 조립을 시작하는 접근 방법과 마찬가지로 다양한 방법이 있답니다.

지도 학습 모델(supervised learning model)에서 알고리즘은 분류된 데이터 세트에서 학습해, 알고리즘이 학습 데이터에서 정확성을 평가하는데 사용할 수 있는 기준을 제공합니다. 반대로, 자율 학습 모델(unsupervised learning model)에서는 분류되지 않은 데이터를 제공하고, 알고리즘이 스스로 특징과 패턴을 추출함으로써 이 데이터를 이해하려고 노력합니다.

지도/자율 학습 모델(semi-supervised learning model)은 그 중간에 해당합니다. 소량의 분류된 데이터를 사용해 분류되지 않은 더 큰 데이터 세트를 보강하지요. 그리고 강화 학습(Reinforcement Learning)은 인공지능 에이전트가 특정 상황에서 최상의 조치를 취할 때 피드백을 제공하는 보상 시스템을 통해 알고리즘을 학습시킵니다.

그럼, 각 학습 방법과 관련이 있는 데이터 세트와 문제의 종류에 대해 살펴보겠습니다.

지도 학습이란 무엇인가?

만약 여러분이 누군가의 지도 하에 일을 배우고 있다면, 여러분이 올바른 답을 찾는지는 지도하는 사람이 알려줍니다. 이와 유사하게 지도 학습에서는 알고리즘을 학습시킬 때 분류된 데이터의 완전한 한 세트가 있습니다.

여기서 ‘완전히 분류’되어 있다는 건 학습 데이터 세트의 각 예시에 알고리즘이 알아서 파악해야 하는 답이 달려 있는 것을 말합니다. 꽃 이미지의 분류된 데이터 세트는 모델에게 어떤 사진이 장미, 데이지, 혹은 수선화 사진인지를 알려줍니다. 새로운 이미지를 보여주면, 모델은 기존에 학습한 예시와 비교해 올바른 분류를 예측합니다.

지도 학습이 유용하게 사용되는 두 가지 주요 영역이 있습니다. 바로 분류 문제와 회귀 문제입니다.

분류 문제는 알고리즘에 개별 값을 예측해 입력 데이터를 특정 군이나 그룹의 구성원으로 식별하기를 요청합니다. 동물 이미지 학습 데이터 세트를 예로 들자면, 각 사진이 사전에 고양이, 코알라, 거북이로 분류되어 있다는 뜻입니다. 이 알고리즘은 다른 코알라나 거북이의 새로운 이미지를 얼마나 정확하게 분류해낼 수 있는지를 통해 평가됩니다.

한편, 회귀 문제는 지속적인 데이터를 봅니다. 하나의 사용 사례인 선형 회귀는 대수학 수업시간에서 들어 익숙할 겁니다. 특정 x값이 주어졌을 때, 변수 y의 기대값은 무엇인가?

더 현실적인 기계 학습(machine learning) 예시는 평수, 위치, 대중 교통 근접성에 따라 샌프란시스코의 아파트 가격을 예측하는 알고리즘처럼, 많은 변수를 포함하고 있는 것입니다.

따라서 지도 학습은 알고리즘을 학습시킬, 이용 가능한 참조점의 한 세트나 실측 정보(ground truth)가 있는 문제일 경우에 가장 적합합니다. 하지만 그런 것들이 항상 이용 가능한 것은 아니죠.

자율 학습이란 무엇인가?

완벽하게 분류된 깔끔한 데이터 세트는 구하기 쉽지 않습니다. 그리고 때때로 연구원들은 자기들도 답을 모르는 문제를 알고리즘에 묻고는 합니다. 여기가 바로 자율 학습이 시작된 부분입니다.

자율 학습에서는 딥러닝 모델에 뭘 할지에 대한 명확한 지시 없이 데이터 세트가 주어집니다. 이 학습 데이터 세트는 구체적인 희망결과나 올바른 답이 없는 예시들의 모음입니다. 그럼 신경망은 유용한 특징을 추출하고 구조를 분석함으로써 자동적으로 데이터 안에서 구조를 찾으려고 노력합니다.

자율 학습 모델은 주어진 문제에 따라 각기 다른 방법으로 데이터를 조직할 수 있습니다.

•군집화(Clustering): 조류학 전문가가 아니더라도, 새 사진 모음을 보고 깃털 색깔이나 크기, 부리 모양 같은 단서를 통해 대강 종을 구분하는 것은 할 수 있습니다. 이것이 바로 자율 학습을 위한 가장 흔한 적용인 군집화가 이루어지는 방식입니다. 딥러닝 모델은 서로 비슷해 보이는 학습 데이터를 찾아 그룹으로 만듭니다.

•이상 탐지(Anomaly detection): 은행은 고객의 구매 행동에서 특이한 패턴을 발견함으로써 사기거래를 탐지합니다. 예를 들어, 한 신용카드가 각각 미국 캘리포니아와 덴마크에서 같은 날 사용됐다면, 그건 의혹의 원인이 됩니다. 이와 유사하게, 자율 학습은 데이터 세트에 특정 값을 표시하는데 쓰일 수 있습니다.

•연상(Association): 온라인 쇼핑 카트에 기저귀, 사과 소스, 빨대 컵을 넣으면 사이트가 저절로 턱받이와 베이비 모니터를 추천해줄 겁니다. 이건 연상의 예시인데요, 바로 데이터 샘플의 어떤 특성을 다른 특성과 연관 짓는 겁니다. 데이터 포인트의 핵심 속성을 두어 개 파악함으로써, 자율 학습 모델은 연관된 다른 속성들을 예측할 수 있습니다.

•오토인코더(Autoencoder): 오토인코더는 입력 데이터를 가지고 하나의 코드로 압축한 뒤 요약된 코드로부터 입력 데이터를 재생성하려고 합니다. 이건 마치 모비 딕으로 시작해 스파크노트 버전을 생성한 후, 스파크노트만을 참고해 원작을 다시 쓰려고 하는 것과 같습니다. 깔끔한 딥러닝 트릭이긴 하지만, 간단한 오토코더가 실제로 유용한 사례는 별로 없습니다. 하지만 복잡성을 한 층만 더하면 가능성은 불어납니다. 오토인코더는 학습에 한 이미지의 더러운 버전, 깔끔한 버전을 둘 다 씀으로써 이미지, 비디오, 의료용 스캔 같은 시각 데이터에서 노이즈를 제거해 이미지의 품질을 개선시킵니다.

데이터에 실측 정보 요소가 없기 때문에, 자율 학습으로부터 학습된 알고리즘의 정확성을 측정하기는 어렵습니다. 그러나 많은 연구분야에서 분류된 데이터는 찾기 힘들거나 너무 비쌉니다. 이런 경우에 딥러닝 모델에 스스로 패턴을 찾을 무제한의 자유를 주는 것은 높은 품질의 결과를 가져올 수 있습니다.

지도/자율 학습이란 무엇인가?

지도/자율 학습(semi-supervised learning)은 중용이라고 생각하시면 됩니다.

지도/자율 학습은 대부분의 경우, 분류된 데이터와 분류되지 않은 데이터가 모두 포함된 학습 데이터 세트입니다. 이 방법은 데이터로부터 관련 특성을 도출해내기 어려울 때와 분류된 데이터 예시들이 전문가들에게 시간이 많이 걸리는 작업일 때에 특히 유용합니다.

CT 스캔이나 MRI 같은 의료 이미지가 지도/자율 학습의 흔한 상황이라고 할 수 있습니다. 훈련 받은 방사선 전문의는 종양이나 질병을 위한 스캔의 일부를 살펴보고 분류할 수 있습니다. 모든 스캔을 일일이 분류하는 것은 너무 시간이 많이 걸릴 뿐만 아니라 비용도 많이 들 겁니다. 그러나 딥러닝 신경망은 분류된 데이터의 작은 부분만으로도 이점을 취할 수 있으며 완전한 자율 학습 모델보다 정확성을 높일 수 있습니다.

꽤 적은 양의 분류된 데이터 세트로 시작한 유명한 학습 방법은 생산적 적대 신경망(general adversarial networks, GANs)을 이용한 것입니다.

두 가지 딥러닝 신경망이 서로 앞서기 위해 경쟁하는 모습을 상상해 보세요. 그게 바로 생산적 적대 신경망(GAN)입니다. 두 신경망중 하나는 생성자(generator)로 불리며, 학습 데이터를 모방하는 새로운 데이터 포인트를 생성하려고 노력합니다. 다른 신경망은 감별자(discriminator)로 불리는데, 이렇게 생성된 새로운 데이터를 끌어와 이들이 학습 데이터의 일부인지 가짜인지를 판별합니다. 감별자는 원본으로부터 가짜를 더욱 능숙하게 구별해내고, 생성자는 확실한 가짜를 만드는 능력을 키우면서, 두 신경망은 양성 피드백 고리(positive feedback loop)에서 개선됩니다.

강화 학습이란 무엇인가?

비디오 게임은 강화의 단서로 가득합니다. 레벨을 달성하고 뱃지를 받으세요. 특정 횟수의 움직임으로 악당을 물리치고 보너스를 받으세요. 함정에 빠지면, 게임 오버입니다.

이러한 단서들은 플레이어들이 어떻게 하면 다음 게임에서 더 잘할 수 있는지 학습하게 합니다. 피드백이 없다면, 플레이어들은 그저 다음 레벨로 올라가는 희망을 가진 채로 게임 환경에서 무작위의 행동을 취할 겁니다.

강화 학습은 이와 같은 원리로 작용합니다. 그리고 실제로 비디오 게임은 이런 종류의 연구를 위한 흔한 시험 환경입니다.

이러한 기계 학습에서 인공지능 에이전트는 특정한 목표를 달성하거나 특정한 작업에서의 성능을 개선시키기 위해 최선의 방법을 찾으려고 노력합니다. 에이전트가 목표를 향한 행동을 취하면 보상을 받습니다. 전반적인 목표는 가장 큰 최종 보상을 받기 위해 밟아야 하는 최고의 다음 단계를 예측하는 겁니다.

결정을 내리기 위해, 에이전트는 과거 피드백으로부터 배운 것과 더 큰 보상을 가져올 새로운 전략의 탐색에 의존합니다. 이는 장기적인 전략을 포함하는데요, 마치 체스 게임에서 당장 최선의 수가 장기전에서 이기게 해주지는 않듯이, 에이전트는 누적 보상을 극대화하기 위해 노력합니다.

이건 반복적인 과정입니다. 피드백의 횟수를 거듭할수록, 에이전트의 전략은 점점 더 나아집니다. 이 기법은 자율주행차 조종이나 창고 재고 관리 같은 업무에서 일련의 결정을 내리는 로봇을 학습시키는데 특히 유용합니다.

학교의 학생들처럼, 모든 알고리즘은 다르게 학습합니다. 하지만 이용 가능한 접근법이 다양하게 있다면, 신경망이 요령을 터득하는 걸 돕기 위해 가장 최고의 방법만 선택하면 됩니다.

ML #12 : 머신러닝 자율학습 특징과 적용 예시 (비지도학습)

개인적으로 머신러닝 관련 학습을 하고 있어서 작성하는 메모 형태의 포스팅이니 감안하고 읽어주시면 감사하겠습니다. 개인적으로 자율학습을 사용하는 일은 많이 없지만 가끔 클러스터링을 위해 사용하곤 합니다. 오늘은 비지도학습이라고도 불리는 자율학습에 대한 기본 내용과 특징에 대해 포스팅하겠습니다.

자율학습 개요

예를 들어 머신러닝을 통해 분류를 수행한다고 했을 때, 지도학습과 같은 방법으로 분류를 수행할 수 있으며, 오늘 살펴볼 내용과 같이 자율학습을 사용해서 분류를 수행할 수 있습니다. 지도학습은 목적 값이 존재하는 데이터이며, 자율학습은 목적값이 없는 데이터 입니다. 자율학습은 비지도학습이라고도 불립니다. 비지도학습의 특징은 아래와 같습니다.

관찰한 데이터의 패턴, 규칙 탐색 입력 데이터의 패턴을 찾음 종속 변수가 없음 분석하는 사람의 주관 반영 평가가 어려움 (일률적 기준이 없음)

자율학습 예시

#1. 자율학습 혹은 비지도학습은 데이터에서 특정 패턴이나 구조를 찾아낼 수 있는 머신러닝 기법 입니다. 예를 들면 순서 분석, 네트워크 분석, 링크 분석, 그래프 이론, 구조 모델링, 경로 분석 등이 있습니다.

– 순서 분석 – 네트워크 분석 – 링크 분석 – 그래프 이론 – 구조 모델링 – 경로 분석

#2. 자율학습은 데이터의 밀집 상태에 따라 그룹화를 할 수 있는 특징 이 있습니다. 비슷한 데이터를 묶어줌으로써, 입력 데이터를 그룹화할 수 있습니다. 그룹화는 아래와 같은 방법으로 수행됩니다.

– 위계에 따른 클러스터링 – 밀도에 따른 클러스터링 – 상태에 따른 클러스터링 – 맵을 스스로 구성하는 방법

#3. 자율학습을 사용해서 손상된 영상, 이미지, 문자 등을 복원 할 수 있는 특징이 있습니다. 손상된 영상 구간을 주변의 데이터를 활용하여 복원하는 방식입니다. 이와 같은 방법으로 손상된 이미지를 복원하거나 손상된 문자를 유추하여 문장을 완성할 수도 있습니다.

#4. 자율학습을 사용해서 차원을 축소 할 수 있습니다. 관찰공간의 샘플의 기반으로 잠재공간을 파악하는 방법입니다. 관찰공간은 실제 파악되는 정보이며, 잠재공간은 관찰 대상들을 잘 설명할 수 있는 잠재된 정보를 말합니다. 또한, 차원 축소에는 데이터를 압축하거나 잡음을 제거하는 것도 포함됩니다.

– 관찰공간(Observation Space) : 실제 파악 정보 – 잠재공간(Latent Space) : 관찰 대상을 설명하는 잠재 정보

R을 이용한 클러스터링

R을 사용해서 기본적인 클러스터링 방법을 실습 해보겠습니다. 먼저 데이터를 구성하고 hclust를 사용해서 클러스터링을 수행합니다. 클러스터링된 데이터를 그래프로 확인하기 위해서는 plot을 사용합니다.

# x, y 좌표에 데이터 넣기 x <- c(1,1,2,4,5) y <- c(1,1,2,4,5) # xy에 바인드 및 확인 xy <- data.frame(cbind(x, y)) xy # 클러스터링 및 그래프 확인 hc <- hclust(dist(xy), method="complete") plot(hc, hang=-1) 마무리 이번 포스팅에서는 비지도학습 혹은 자율학습의 개요와 특징에 대해 알아보았습니다. 자율학습을 사용하는 일이 많지는 않지만 머신러닝의 큰 세가지 카테고리 중 하나인 주요 방법입니다.

[인공지능] 지도학습, 비지도학습, 강화학습

머신러닝의 학습 방법은 크게 3가지로 분류됩니다.

지도학습

비지도학습

강화학습

● 지도학습(Supervised Learning)

지도 학습은 말 그대로 정답이 있는 데이터를 활용해 데이터를 학습시키는 것입니다. 입력 값(X data)이 주어지면 입력값에 대한 Label(Y data)를 주어 학습시키며 대표적으로 분류, 회귀 문제가 있습니다.

예를 들어, 입력 데이터 셋을 3*5, 32*44 등을 주고 라벨 데이터 셋을 입력 데이터셋의 정답인 15, 1408등을 주면 해당 모델은 주어지지 않은 데이터 셋 9*3의 정답을 해결할 수 있게 됩니다.

– 지도학습 종류

1) 분류(Classification)

분류는 주어진 데이터를 정해진 카테고리(라벨)에 따라 분류하는 문제를 말합니다. darknet의 YOLO, network architecture는 GoodLeNet for image classification을 이용하여 이미지를 분류하고 있습니다. 분류는 맞다, 아니다 등의 이진 분류 문제 또는 사과다 바나나다 포도다 등의 2가지 이상으로 분류하는 다중 분류 문제가 있습니다.

예를 들어 입력 데이터로 메일을 주고 라벨을 스팸메일이다, 아니다 를 주면 모델은 새로운 메일이 들어올 때 이 메일이 스팸인지 아닌지 분류를 할 수 있게 됩니다.

스팸메일 분류 예제

2) 회귀(Regression)

회귀는 어떤 데이터들의 Feature를 기준으로, 연속된 값(그래프)을 예측하는 문제로 주로 어떤 패턴이나 트렌드, 경향을 예측할 때 사용됩니다. 즉 답이 분류 처럼 1, 0이렇게 딱 떨어지는 것이 아니고 어떤 수나 실수로 예측될 수 있습니다.

예를 들어 서울에 있는 20평대 아파트 집값 가격, 30평대 아파트 가격, 지방의 20평대 아파트 가격등을 입력데이터로 주고 결과를 주면, 어떤 지역의 30평대 아파트 가격이 어느정도 인지 예측할 수 있게 됩니다.

보스턴 주택 가격 예측 예제

*Feature

머신러닝은 어떤 데이터를 분류하거나, 값을 예측(회귀)하는 것입니다. 이렇게 데이터의 값을 잘 예측하기 위한 데이터의 특징들을 머신러닝/딥러닝에서는 “Feature”라고 부르며, 지도, 비지도, 강화학습 모두 적절한 feature를 잘 정의하는 것이 핵심입니다. 엑셀에서 attribute(column)라고 불려지던 것을 머신러닝에서는 통계학의 영향으로 feature라고 부릅니다. 과거에 딥러닝 이전의 머신러닝에서는 Raw데이터를 피처 엔지니어가 직접 적절한 피처를 만들고, 머신러닝 모델의 결과로 아웃풋을 냈었는데, 딥러닝 이후로 Raw데이터를 딥러닝 모델에 넣어주면 모델이 알아서 feature를 알아내고 아웃풋을 내는 형식으로 발전하게 되었습니다. (머신러닝 모델이 피처를 알아서 찾아준다고 하여도 여전히 전처리 작업은 중요합니다.)

예를 들어 고양이, 강아지 사진은 분류한다고 하면 고양이는 귀가 뾰족하다 거나 눈코입의 위치, 무늬 등이 피처가 됩니다. 키와 성별을 주고 몸무게를 예측한다고 하면 키와 성별이 피처가 됩니다.

Feature는 Label, Class, Target, Response, Dependent variable 등으로 불려집니다.

● 비지도학습(Unsupervised Learning)

지도 학습과는 달리 정답 라벨이 없는 데이터를 비슷한 특징끼리 군집화 하여 새로운 데이터에 대한 결과를 예측하는 방법을 비지도학습 이라고 합니다. 라벨링 되어있지 않은 데이터로부터 패턴이나 형태를 찾아야 하기 때문에 지도학습보다는 조금 더 난이도가 있다고 할 수 있습니다. 실제로 지도 학습에서 적절한 피처를 찾아내기 위한 전처리 방법으로 비지도 학습을 이용하기도 합니다.

비지도학습의 대표적인 종류는 클러스터링(Clustering)이 있습니다. 이 외에도 Dimentionality Reduction, Hidden Markov Model이 있습니다. 예를 들어 여러 과일의 사진이 있고 이 사진이 어떤 과일의 사진인지 정답이 없는 데이터에 대해 색깔이 무엇인지, 모양이 어떠한지 등에 대한 피처를 토대로 바나나다, 사과다 등으로 군집화 하는 것입니다.

지도/비지도 학습 모델(Semi-Supervised Learning)을 섞어서 사용할 수도 있습니다. 소량의 분류된 데이터를 사용해 분류되지 않은 더 큰 데이터 세트를 보강하는 방법으로 활용할 수 도 있습니다.

최근 각광받고 있는 GAN(generative Adversarial Network)모델도 비지도 학습에 해당합니다.

지도학습, 비지도학습의 대표적인 알고리즘

지도학습(Supervised Learning), Classification kNN Naive Bayes Support Vector Machine Decision Regression Linear Regression Locally Weighted Linear Ridge Lasso 비지도학습(Unsupervised Learning),

Clustering K Means Density Estimation Exception Maximization Pazen Window DBSCAN

출처: https://wendys.tistory.com/169

● 강화학습(Reinforcement Learning)

머신러닝의 꽃이라 불리는 강화학습(RL)은 지도, 비지도 학습과는 조금 다른 개념입니다.

우리가 잘 아는 알파고는 이 ‘강화학습’ 모델로 만들어졌습니다.

행동 심리학에서 나온 이론으로 분류할 수 있는 데이터가 존재하는 것도 아니고 데이터가 있어도 정답이 따로 정해져 있지 않으며 자신이 한 행동에 대해 보상(reward)를 받으며 학습하는 것을 말합니다.

– 강화학습의 개념

에이전트(Agent)

환경(Environment)

상태(State)

행동(Action)

보상(Reward)

게임을 예로들면 게임의 규칙을 따로 입력하지 않고 자신(Agent)이 게임 환경(environment)에서 현재 상태(state)에서 높은 점수(reward)를 얻는 방법을 찾아가며 행동(action)하는 학습 방법으로 특정 학습 횟수를 초과하면 높은 점수(reward)를 획득할 수 있는 전략이 형성되게 됩니다. 단, 행동(action)을 위한 행동 목록(방향키, 버튼)등은 사전에 정의가 되어야 합니다.

만약 이것을 지도 학습(Supervised Learning)의 분류(Classification)를 통해 학습을 한다고 가정하면 모든 상황에 대해 어떠한 행동을 해야 하는지 모든 상황을 예측하고 답을 설정해야 하기 때문에 엄청난 예제가 필요하게 됩니다.

바둑을 학습한다고 했을 때, 지도 학습(Supervised Learning)의 분류(Classification)를 이용해 학습하는 경우 아래와 같은 개수의 예제가 필요해지게 됩니다.

강화 학습(reinforcement learning)은 이전부터 존재했던 학습법이지만 이전에 알고리즘은 실생활에 적용할 수 있을 만큼 좋은 결과를 내지 못했습니다.

하지만 딥러닝의 등장 이후 강화 학습에 신경망을 적용하면서부터 바둑이나 자율주행차와 같은 복잡한 문제에 적용할 수 있게 되었습니다. 좀 더 자세히 설명하면 고전적인 강화학습 알고리즘은 앞으로 나올 상태에 대한 보상을 모두 계산해야 하는데 실제 세상과 같이 상태 공간이 크면 현실적으로 계산을 할 수 없습니다. 최근에는 계산하는 대신 신경망을 통해 근삿값을 구함으로써 복잡한 문제를 해결할 수 있게 되었습니다.

강화학습에 딥러닝을 성공적으로 적용한 대표적 알고리즘으로는 DQN과 A3C가 있는데요. 두 알고리즘 모두 딥마인드에서 발표했으며 다른 강화학습 알고리즘의 베이스라인이 되었습니다.
[References]
https://blogs.nvidia.co.kr/2018/09/03/supervised-unsupervised-learning/

https://wendys.tistory.com/170

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Top 39 머신 러닝 자율 학습 Best 122 Answer

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ÀÚÀ²ÇÐ½À : Unsupervised Learning

ML #12 : 머신러닝 자율학습 특징과 적용 예시 (비지도학습)

[인공지능] 지도학습, 비지도학습, 강화학습 :: 삶은 확률의 구름

기계 학습

1 – 2. 머신러닝의 알고리즘 타입 – 비지도학습

머신러닝 지도학습(Supervised Learning), 자율학습(Unsupervised Learning)

딥러닝 지도학습, 자율학습, 지도/자율 학습, 강화학습의 차이점은 무엇일까?

ML #12 : 머신러닝 자율학습 특징과 적용 예시 (비지도학습)

[인공지능] 지도학습, 비지도학습, 강화학습

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