[AI] AI의 기초

1. Supervised Learning
: 문제와 정답 제공 (feature & label) 

1) Classification
: 수많은 개/고양이 사진 입력함 (feature: 사진 & label: 개/고양이) -> 학습하고 특성 이해 -> 개/고양이일 확률

2) Regression
ex) 키에 따른 신발 사이즈, 예지정비


2. Unsupervised Learning
: feature는 있는데 label이 없음 -> 패턴/구조 발견, 그룹화
정확도에 한계가 있음 
anomaly detect

1) Clustering
데이터가 아주 많은데 전부 라벨링하긴 어려울 경우

2) Dimensionality Reduction

3. Reinforcement Learning
보상 제공: 어떤 행위를 했을 때 보상을 제공하면 그 행위가 강화됨 
- 인과관계가 중요