4.1 머신 러닝의 네 가지 분류

 이전 예제에서 세 가지 종류의 머신 러닝 문제를 다루었습니다. 이진 분류, 다중 분류, 스칼라 회귀입니다. 이 셋은 모두 지도학습(supervised learning) 의 예입니다. 지도 학습의 목표는 훈련 데이터의 입력과 타깃 사이에 있는 관계를 학습하는 것입니다.

지도 학습은 빙산의 일각일 뿐입니다. 전체 머신 러닝은 복잡한 하위 분류를 가진 방대합 누야입니다. 일반적으로 머신 러닝 알고리즘은 다음 절에서 소개하는 4개의 커다란 범주 안에 속합니다.