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자율 주행 자동차도 사용할 수 있을 것입니다. 또한, 의료 애플리케이션에서도 큰 진전이 있었습
니다. 예를 들어 연구자들은 딥러닝 모델을 사용하여 피부암을 거의 사람 수준의 정확도로 진단
할 수 있다는 것을 보였습니다(https://www.nature.com/articles/nature21056). 최근에는 딥 1

마인드(DeepMind)의 연구원들이 또 하나의 이정표를 세웠습니다. 딥러닝으로 3D 단백질 구조를
예측하여 처음으로 물리학 기반 방식의 성능을 뛰어넘었습니다(https://deepmind.com/blog/
alphafold/). 컴퓨터는 데이터에서 배운다

1.2 머신 러닝의 세 가지 종류
M a c h i n e L e a r n i n g

이 절에서는 머신 러닝의 세 가지 종류인 지도 학습(supervised learning), 비지도 학습(unsupervised
learning), 강화 학습(reinforcement learning)을 살펴보겠습니다. 이 세 가지 학습 종류의 근본적인 차

이를 배웁니다. 그리고 개념을 이해할 수 있는 예제를 사용하여 실전 문제에 적용할 수 있는 직관
을 길러 봅니다.

그림 1-1 머신 러닝의 세 가지 학습 종류

레이블된 데이터
지도 학습 직접 피드백
출력 및 미래 예측

레이블 및 타깃 없음
비지도 학습 피드백 없음
데이터에서 숨겨진 구조 찾기

결정 과정
강화 학습 보상 시스템
연속된 행동에서 학습

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