기계 학습과 데이터 마이닝
패러다임 지도 학습 비지도 학습 온라인 기계 학습 메타-학습 준지도 학습 자기 지도 학습 강화 학습 규칙 기반 기계 학습 양자 기계 학습
문제 분류 클러스터 분석 회귀 분석 클러스터 분석 이상 탐지 데이터 정제 연관 규칙 구조 기반 예측 특징 공학 특징 학습 순위 학습 문법 유도 온톨로지 학습 멀티모달 학습
지도 학습 (통계적 분류 • 회귀 분석) 결정 트리 학습법 앙상블 학습법 (배깅, Boosting, 랜덤 포레스트) 최근접 이웃 탐색 k-NN 선형 회귀 나이브 베이즈 인공신경망 로지스틱 회귀 퍼셉트론 상관 벡터 머신(RVM) 서포트 벡터 머신(SVM)
클러스터 분석 BIRCH 계층적 군집화 k-평균 알고리즘 기댓값 최대화 알고리즘 DBSCAN OPTICS Mean-shift
차원 축소 인자 분석 CCA 독립 성분 분석 LDA 음수 미포함 행렬 분해 주성분 분석 t-SNE
구조화 예측 그래프 모형 베이즈 네트워크 조건부 무작위장 은닉 마르코프 모형 잠재 디리클레 할당
이상 탐지 k-최근접 이웃 알고리즘 국소 특이점 요인
인공 신경망 오토인코더 인지 컴퓨팅 딥 러닝 딥드림 생성적 적대 신경망 확산 모델 다층 퍼셉트론 순환 신경망 LSTM GRU 제한된 볼츠만 머신 변환기 비전 자기조직화지도 합성곱 신경망
강화 학습 Q 러닝 SARSA 시간차 학습
인간 참여학습 러닝 커브 크라우드소싱 인간 참여형
모델 진단 러닝 커브
이론 편향-분산 트레이드오프 계산학습이론 경험적 위험 최소화 PAC 러닝 통계적 학습이론 VC 이론
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게이트 순환 유닛(Gated recurrent unit, GRU)은 한국인인 뉴욕대학교 조경현 교수가 제안한 순환 신경망이다. 장단기 메모리(LSTM)와 달리 출력 게이트가 없는 간단한 구조를 가진다.

GRU는 특정 기능을 입력하거나 잊어버리는 게이팅 메커니즘을 갖춘 장단기 메모리(LSTM)와 비슷하지만 컨텍스트 벡터나 출력 게이트가 부족하여 LSTM보다 매개변수가 적다. 다성 음악 모델링, 음성 신호 모델링 및 자연어 처리의 특정 작업에 대한 GRU의 성능은 LSTM의 성능과 유사한 것으로 밝혀졌다. GRU는 게이팅이 일반적으로 실제로 도움이 된다는 것을 보여 주었지만 요슈아 벤지오 팀은 두 게이팅 유닛 중 어느 것이 더 나은지에 대한 구체적인 결론을 내리지 못했다.

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