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일반적으로 머신러닝 알고리즘은 4가지의 큰 범주 안에 속한다. 지도학습(Supervisied Learning), 비지도학습(Unsupervisied Learning), 자기지도학습(Self-supervisied Learning), 강화학습(Reinforcement Learning)이다. 각각의 범주는 명확하게 구분되어 있지는 않다. A 문제는 지도학습으로, B 문제는 비지도학습으로 푼다는 개념보다는 이러한 연속적인 범주에 다양한 알고리즘이 속한다는 정도로 인지하면 좋을 것이다. 지도학습(Supervisied Learning)은 사람 혹은 미리 레이블링된 샘플 데이터가 주어지면 입력 데이터를 이러한 레이블에 매핑하는 방법을 학습한다. 일반적으로 분류(Classification)와 회귀(Regression)..

인공지능(Artificial Intelligence)은 보통의 사람이 수행하는 지능적인 작업을 자동화하기 위한 연구활동이라 칭할 수 있다. 초기의 인공지능은 사람이 주는 명시적 규칙을 바탕으로 만들어지는 하나의 프로그램이었다. 이러한 심볼릭AI(Symbolic AI)가 발전하며 흔히 인공지능의 역사에서 배우는 전문가 시스템(Expert System)이 만들어졌다. 이 심볼릭AI는 이미 정의된 문제에 대해서는 높은 정확도를 보이지만 불분명하고 명시되지 않은 규칙을 찾는 것이 어려워 이를 극복하고자 머신러닝이 등장한다. 일반적인 프로그래밍은 규칙과 데이터를 통해 해답을 찾아낸다. 이에 비해 머신러닝(Machine Learning)은 명시된 규칙이 없고 데이터와 해답을 활용한 훈련(Training)을 통해 규..