머신러닝 학습 유형 (지도학습,비지도학습,강화학습)

정의

• 지도학습(Supervised Learning)
  입력 데이터와 정답(레이블)을 함께 제공하여, 모델이 입력→출력 매핑 규칙을 학습하는 방식.
• 비지도학습(Unsupervised Learning)
  정답(레이블) 없이 데이터의 숨겨진 패턴, 군집, 구조를 찾는 방식.
• 강화학습(Reinforcement Learning)
  환경과 상호작용하며 보상(Reward)을 최대화하도록 정책(Policy)을 학습하는 방식.

비교

구분	지도학습	비지도학습	강화학습
입력 데이터	특징 + 레이블	특징만	상태(State)
학습 목표	입력→출력 예측	데이터 구조 파악	보상 최대화
대표 기법	회귀, 분류(SVM, NN 등)	군집(K-means), 차원 축소(PCA)	Q-learning, DQN
활용 예시	스팸 메일 분류, 이미지 인식	고객 세분화, 이상 탐지	로봇 제어, 게임 AI