Categories of ML¶

ML은 다음과 같은 구분 기준을 가지고 subcategory들로 나눌 수 있다.

• 단, 다음의 기준들이 서로 exclusive한 것은 아니라는 점 을 명심해야 한다. 각 특성을 동시에 가질 수 있다.
• 즉, unsupervised 이면서 transductive 한 learning 이 있을 수 있다.

human supervision의 정도 및 방식 에 따른 구분.¶

Whether or not they are trained with human supervision.

• Supervised Learning **
• Semi-supervised Learning
• Unsupervised Learning *
• Reinforcement Learning

Model 여부에 따른 구분.¶

Whether the method relies on comparing new data points to known ones in the training set , or instead detects patterns in the training data and creates a predictive model, much like scientists do.

• Instance based Learning
• Model based Learning

Prediction의 가능 여부에 따른 구분.¶

새로운 데이터에 대한 prediction이 가능 한지 여부로 구분.

• Inductive Learning
• Transductive Learning *

학습 시기에 따른 구분.¶

Whether they are capable of incremental on-the-fly learning

• Batch Learning
• Online Learning (or Incremental Learning)