# 기계 학습

### 위키백과 ― 우리 모두의 백과사전.

기계 학습이란 인공 지능의 한 분야로 컴퓨터가 학습할 수 있도록 하는 알고리즘과 기술을 개발하는 분야를 말한다.

## [편집] 알고리즘 유형

- 교사 학습
- 비교사 학습
- 반 교사 학습
- 강화 학습

## [편집] 기계 학습 주제

- 선수 지식
  - 베이즈 이론
- 모형화
  - 인공 신경망
  - 결정 트리
  - 유전자 알고리즘
  - 유전자 프로그래밍
  - 가우스 과정 회귀
  - 선형 분별 분석
  - K 근접 이웃
  - 퍼셉트론
  - 방사 기저 함수 네트워크
  - support vector machine
- 모수 추정 알고리즘
  - 동적 프로그래밍
  - 예측 최대화 알고리즘(EM 알고리즘)
- 생성 모형을 이용한 확률 분포 함수의 모형화
  - 베이즈 네트워크와 마르코프 임의장을 포함한 그래프 모형
- 근사 추론 기법
  - 몬테 카를로 방법

## [편집] 같이 보기

- 인공지능
- 자동 로봇
- 생체 정보학
- 컴퓨터 지능
- 컴퓨터 시각
- 데이터 마이닝
- 패턴 인식

| 이 문서는 토막글입니다. 서로의 지식을 모아 알차게 문서를 완성해 갑시다.

원본 주소 ‘http://ko.wikipedia.org../../../%EA%B8%B0/%EA%B3%84/_/%EA%B8%B0%EA%B3%84_%ED%95%99%EC%8A%B5.html’

분류: 토막글 | 컴퓨터 시각 | 기계 학습 | 학습 | 인공 두뇌학

##### Views

- 문서
- 토론
- 현재 버전

##### 찾기

##### 다른 언어

- Български
- Català
- Česky
- Deutsch
- Ελληνικά
- English
- Español
- Eesti
- فارسی
- Suomi
- Français
- עברית
- Italiano
- 日本語
- Lietuvių
- Nederlands
- Polski
- Português
- Русский
- Slovenščina
- Svenska
- ไทย
- Українська
- Tiếng Việt
- 中文