딥러닝에서 사용되는 '심층 신경망'은 인공 신경망에 속한다.
심층 신경망은 인공 신경망에서 은닉층의 개수가 1개 이상인 네트워크를 의미하며
머신러닝의 주요한 세 분야인 지도학습, 비지도학습, 강화학습에 모두 사용되고 있다.
지도학습
데이터와 각각에 해당하는 정답 쌍이 존재할 때 데이터와 정답 간의 상관관계를 모델링 하는 방식.
어떤 사진이 주어질 때 이 사진이 강아지 사진인지, 고양이 사진인지 구분하는 문제가 대표적이며
누군가 미리 구분해놓은 어떤 패턴을 기계가 학습하는 방식이라고 할 수 있다.
비지도학습
데이터만 있고 정답이 존재하지 않는 상황에서 데이터에 숨겨진 특정패턴을 찾는 과정이라고 할 수 있다.
대표적인 예로 군집화 알고리즘이 이에 포함된다.
** 군집화 알고리즘이란?
- 소속집단의 정보가 없고, 모르는 상태에서 비슷한 집단으로 묶는 방법
강화학습
특정 환경에서 어떤 행동을 했을 때 결과로 얻어지는 보상을 통해 학습하는 알고리즘
예로 바둑을 들자면, 어디에 다음 수를 두는 것이 최종적으로 승리할 수 있을지에 따라 선택을 하고, 그 선택으로 주어진 환경에서 또 다시 선택을 하는 과정이라 볼 수 있다.
여기에서 보상이라 하면, '승리' 이다.