AI를 위한 모델 학습: 기계학습 3편

모델 학습!

준비한 데이터를 사용하여 머신 러닝 알고리즘을 학습시키는 단계입니다. 지도 학습은 레이블이 있는 데이터를 사용하여 모델을 학습시키는 방법이며, 비지도 학습은 레이블이 없는 데이터를 사용하여 모델을 학습시키는 방법입니다. 강화 학습은 환경과 상호작용하며 보상을 최대화하는 방향으로 모델을 학습시키는 방법입니다.

 

1. 지도 학습 (Supervised Learning)

지도 학습은 레이블이 있는 데이터를 사용하여 모델을 학습시키는 방법입니다. 입력 데이터와 정답(레이블)이 있는 데이터 쌍을 사용하여 모델이 입력과 출력 간의 관계를 학습합니다.

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

# 데이터 분할
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 로지스틱 회귀 모델 학습
model = LogisticRegression()
model.fit(X_train, y_train)

 

2. 비지도 학습 (Unsupervised Learning)

비지도 학습은 레이블이 없는 데이터를 사용하여 모델을 학습시키는 방법입니다. 입력 데이터만을 가지고 데이터의 구조, 패턴, 군집 등을 학습하고 이해하는데 주로 사용됩니다.

from sklearn.cluster import KMeans

# K-means 군집화 모델 학습
model = KMeans(n_clusters=3)
model.fit(X)

 

3. 강화 학습 (Reinforcement Learning)

강화 학습은 에이전트가 환경과 상호작용하며 보상을 최대화하는 방향으로 학습하는 방법입니다. 에이전트는 시행착오를 통해 행동을 학습하고, 보상을 통해 행동의 성능을 평가합니다.

import gym

# OpenAI Gym 환경 생성
env = gym.make('CartPole-v1')

# 강화 학습 알고리즘으로 에이전트 학습
# (학습 코드는 알고리즘 및 환경에 따라 다르므로 생략)

 

이처럼, 모델 학습은 주어진 데이터와 학습 알고리즘에 따라 다양한 방법으로 수행됩니다. 선택한 알고리즘과 데이터에 적합한 학습 방법을 선택하여 모델을 학습시키는 것이 중요합니다.