[ML] 머신러닝 시스템의 구분

머신 러닝 시스템은 종류가 무척 다양하기 때문에 넓은 범주에서 구분하면 편리하다. 아래의 범주들온 서로 배타적이지 않으며, 상호작용할 수 있다. 

 

1. 훈련 방식에 따른 구분 

모델이 추론, 예측, 데이터를 생성하는 방식에 따라 구분된다. 

• 지도 (Supervised Learning)
• 비지도 (Unsupervised Learning)
• 준지도 (Semi-supervised Learning)
• 자기 지도 학습 (Self-supervised Learning)
• 강화 학습 (Rinforced Learning)
• 생성형 AI (Generative AI)

 

2. 실시간 학습 여부

학습이 점진적으로 이루어지는지, 아니면 한꺼번에 이뤄진 이후 배포되는지에 따라 구분된다. 

• 온라인 학습 (Online Learning) 
• 배치 학습 (Batch Learning = Offline Learning)

 

3. 학습 방식

• 사례 기반 학습
• 모델 기반 학습

 

 

출처

- 핸즈온 머신러닝 34쪽

- Google for Developers "Introduction to Machine Learning"