머신러닝
머신러닝(machine learning)은 인공지능의 하위 분야로, 알고리즘과 통계적 모델의 개발을 포함하여 컴퓨터 시스템이 명시적으로 프로그래밍되지 않고 예측이나 결정을 학습할 수 있도록 합니다. 즉, 기계 학습은 컴퓨터 시스템이 인간 프로그래머의 명시적인 명령에만 의존하지 않고 데이터로부터 학습함으로써 작업 성능을 향상할 수 있도록 합니다.
높은 수준에서 기계 학습은 세 가지 핵심 요소를 포함합니다.
첫 번째로 데이터입니다. 기계 학습 알고리즘은 훈련을 위해 많은 양의 데이터를 필요로 합니다. 이 데이터는 센서 데이터, 텍스트, 이미지 및 오디오를 포함한 다양한 소스에서 가져올 수 있습니다.
두 번째는 알고리즘입니다. 기계 학습 알고리즘은 데이터를 분석하고 데이터로부터 학습하는 데 사용됩니다. 머신러닝 알고리즘에는 지도학습, 비지도학습, 강화학습 등 다양한 종류가 있습니다.
세 번째는 모델유형입니다. 일단 알고리즘이 데이터를 분석하면, 새로운 데이터를 기반으로 예측이나 결정을 내리는 데 사용할 수 있는 모델을 만듭니다. 이 모델은 시스템이 더 많은 데이터에서 학습함에 따라 시간이 지남에 따라 개선되고 개선될 수 있습니다.
기계 학습은 이미지 및 음성 인식, 자연어 처리, 추천 시스템 및 사기 탐지를 포함한 광범위한 응용 분야에서 사용됩니다. 그것은 빠르게 성장하는 분야로 앞으로 우리 삶의 많은 영역에 큰 영향을 미칠 것으로 예상됩니다.
지도학습
지도 학습은 알고리즘이 레이블이 지정된 데이터를 기반으로 예측 또는 결정을 하도록 훈련되는 기계 학습의 한 유형입니다. 지도 학습에서 알고리즘은 입력 데이터(특성)와 해당 출력 데이터(라벨 또는 대상 변수)를 모두 포함하는 데이터 세트와 함께 제공됩니다. 그런 다음 알고리즘은 출력 데이터와 연관된 입력 데이터의 패턴을 식별하여 예측하는 방법을 학습합니다.
지도 학습 알고리즘은 이미지 분류, 음성 인식 및 자연어 처리와 같은 광범위한 작업에 사용될 수 있다. 다음은 지도 학습의 작동 방식에 대한 개요입니다.
레이블이 지정된 데이터 세트는 훈련 세트와 테스트 세트라는 두 개의 하위 세트로 분할된다. 훈련 세트는 알고리즘을 훈련하는 데 사용되는 반면, 테스트 세트는 성능을 평가하는 데 사용됩니다.
알고리즘은 훈련 세트를 사용하여 입력 데이터와 출력 데이터 간의 매핑을 학습한다. 목표는 보이지 않는 새로운 입력 데이터의 출력을 정확하게 예측할 수 있는 모델을 배우는 것입니다.
일단 모델이 훈련되면 테스트 세트에서 평가되어 보이지 않는 새로운 데이터로 얼마나 잘 일반화되는지 확인한다. 이 평가는 정확도, 정밀도, 리콜 및 F1 점수와 같은 메트릭을 기반으로 할 수 있습니다.
일단 모델이 평가되고 만족스럽다고 판단되면, 새로운 데이터에 대한 예측을 위해 모델을 배치할 수 있습니다.
지도 학습 알고리즘의 예로는 선형 회귀, 의사 결정 트리, 랜덤 포레스트, 지원 벡터 머신(SVM) 및 신경망이 있다. 사용되는 특정 알고리즘은 데이터의 특성과 당면한 작업에 따라 달라집니다.
비지도학습
비지도 학습은 특정 출력 또는 대상 변수 없이 레이블이 지정되지 않은 데이터에 대해 알고리듬이 훈련되는 머신 러닝의 한 유형입니다. 비지도 학습의 목표는 통찰력을 얻거나 데이터를 그룹 또는 클러스터로 분류하는 데 사용할 수 있는 데이터의 패턴 또는 구조를 찾는 것입니다.
비지도 학습에서 알고리즘은 입력 데이터(특성)로 구성된 데이터 세트가 주어지지만 해당 출력 데이터(라벨)는 없다. 그런 다음 알고리즘은 데이터의 구조를 탐색하여 패턴, 관계 또는 유사성을 식별합니다. 그런 다음 이 정보를 사용하여 유사한 데이터 지점을 그룹화하거나 당면한 작업과 관련된 기능을 추출할 수 있습니다.
감독되지 않은 학습 알고리즘은 이상 탐지, 차원 축소 및 클러스터링과 같은 광범위한 작업에 사용될 수 있다. 다음은 비지도 학습이 어떻게 작동하는지에 대한 높은 수준의 개요입니다.
테이블 레이블이 지정되지 않은 데이터 세트는 노이즈, 관련 없는 데이터 또는 측정치를 제거하기 위해 사전 처리됩니다.
모델 교육에 대해서 비지도 알고리즘은 데이터의 구조를 탐색하여 패턴, 관계 또는 유사성을 식별합니다. 이 작업은 클러스터링, 주성분 분석 또는 자동 인코더와 같은 다양한 방법을 사용하여 수행할 수 있습니다.
비지도 학습에서는 알고리즘의 성능을 평가할 수 있는 명확한 메트릭이 없습니다. 대신 알고리즘의 결과는 종종 데이터에 대한 통찰력을 얻기 위해 시각화되거나 해석됩니다.
모델을 훈련 및 배포를 통하고 평가한 후에는 데이터에 대한 통찰력을 얻거나 보이지 않는 새로운 데이터를 그룹 또는 클러스터로 분류하는 데 사용할 수 있습니다.
비지도 학습 알고리즘의 예로는 k-평균 클러스터링, 주성분 분석(PCA) 및 생성적 적대 네트워크(GAN)가 있다. 사용되는 특정 알고리즘은 데이터의 특성과 당면한 작업에 따라 달라집니다.
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