머신 러닝의 기본적인 목표
머신 러닝은 컴퓨터가 명확하게 프로그래밍 되지 않고 학습하고 예측이나 의견을 낼 수 있는 알고리즘과 모델을 개발하는데 중점을 두는 인공 지능 분야입니다. 머신 러닝은 패턴 인식과 컴퓨터 사용능력 제안에 대한 연구를 포함하며, 컴퓨터가 경험을 통해 자동으로 배우고 개선할 수 있도록 하는 것을 목표로 합니다.
지도 학습
지도식문법은 기계식문법의 지배적인 개념입니다. 이 접근 방식에서 머신러닝 알고리즘은 레이블이 지정된 훈련 데이터에서 학습하며, 여기서 각 그림은 대상 또는 사건 값과 연관됩니다. 이 알고리즘은 입력 기능과 해당 마커를 분석하여 보이지 않는 새로운 데이터에 대한 문제를 예측할 수 있는 모델을 생성합니다. 감독된 리터러시 알고리즘의 예는 직접 회귀, 의사 결정 트리 및 신경망을 포함합니다.
비지도 리터러시
반면, 감독되지 않은 리터러시는 레이블이 지정되지 않은 데이터를 다루며, 머신러닝 알고리즘은 데이터 내에서 패턴, 연결 또는 구조를 발견하는 것을 목표로 합니다. 사전 정의된 오퍼레이션 없이 병렬, 클러스터 또는 숨겨진 패턴을 식별합니다. 비지도 리터러시 알고리즘에는 k-평균 및 계층적 클러스터링과 유사한 클러스터링 알고리즘과 상위 요소 분석(PCA)과 같은 차원 축소 방법이 포함됩니다.
머신러닝 기초 학습
읽고 쓰는 능력을 뒷받침하는 것은 지형과 상호 작용하는 법을 배우고 시행착오를 통해 지형의 성능을 향상시키는 에이전트를 포함합니다. 에이전트는 자신의 행동에 대한 피드백이나 가격을 받고 시간이 지남에 따라 누적 가격을 최대화하기 위해 제스처를 조정합니다. 지형의 현재 상태와 예상 가격을 기반으로 행동을 취하는 방법을 배웁니다. 읽고 쓰는 능력을 뒷받침하는 것은 게임 플레이, 로봇 공학, 그리고 독립적인 차량 제어를 포함한 다양한 작업에 성공적으로 적용되었습니다.
머신 러닝 알고리즘
머신 러닝 능력은 컴퓨터가 학습하고 예측할 수 있도록 하는 광범위한 알고리즘을 포함합니다. 그리고 일반적으로 사용되는 알고리즘이 있습니다
- 회귀 분석 : 회귀 알고리즘은 입력 기능을 기반으로 하는 논스톱 대상 변수를 예측하는 것을 목표로 합니다. 독립 변수와 종속 변수 사이의 관계를 모형화합니다.
- 의사결정 : 의사결정 알고리즘은 트리와 같은 의견 모델과 가능한 결과를 생성합니다. 그들은 입력 특징을 기반으로 루트 매듭에서 스플린트 매듭까지의 경로를 따라 예측합니다.
- 신경망 : 신경망은 인간 두뇌의 구조와 기능에서 영감을 받았습니다. 그들은 층으로 배열된 연결된 돌기(뉴런)에 대응하고 복잡한 패턴과 연결을 학습할 수 있습니다.
- Naive Bayes Classifier : Naive Bayes Classifier는 베이지안 정리를 기반으로 하며 입력 특징이 조건부 독립적이라고 가정합니다. 일반적으로 교과서 괄호와 스팸 필터링에 사용됩니다.
- KNN(K-Nearest Neighbors) : KNN은 포인트 공간의 다른 데이터 포인트에 대한 근접성을 기반으로 데이터 포인트를 분류하는 간단하지만 중요한 알고리즘입니다. 가장 가까운 이웃의 성숙도 투표를 기반으로 새로운 데이터 포인트에 마커를 할당합니다.
- SVM(Support Vector Machines) : SVM은 고차원 포인트 공간에서 최적의 하이퍼플레인을 변경하여 데이터 포인트를 분리하는 이중 괄호 알고리즘입니다. 그것은 서로 다른 계층 간의 주변성을 최대화하는 것을 목표로 합니다.
- 클러스터링 : 클러스터링 알고리즘은 유사성 또는 거리 기준에 따라 유사한 데이터 점을 함께 그룹화합니다. 데이터 분리, 클라이언트 세분화 및 이미지 인식에 사용됩니다.
결론
머신 러닝은 컴퓨터가 데이터로부터 배우고 예측이나 의견을 낼 수 있게 해주는 흥미로운 분야입니다. 이 구성에서, 우리는 감독된 러닝, 감독되지 않은 러닝, 강화된 러닝 및 다양한 머신 러닝 알고리즘을 포함한 머신 러닝의 도입 일반성을 탐구했습니다. 이러한 방법을 사용함으로써, 우리는 귀중한 지각력을 평가하고, 프로세스를 자동화하며, 광범위한 유혹과 운영에 걸쳐 의사 결정을 완화할 수 있습니다.
지속적으로 묻는 질문(FAQ)
머신 러닝의 주요 내용은 무엇입니까?
✅ 머신 러닝은 컴퓨터가 데이터로부터 학습하고 명시적으로 프로그래밍되지 않고 특정 작업에 대한 성능을 개선할 수 있도록 하는 것을 목표로 합니다.
지도 학습과 비지도 학습의 차이점은 무엇입니까?
✅ 지도 학습은 레이블이 지정된 데이터를 처리하고 예측 또는 분류를 목표로 하는 반면, 비지도 학습은 레이블이 지정되지 않은 데이터를 처리하고 데이터 내에서 패턴 또는 구조를 발견하는 것을 목표로 합니다.
머신 러닝의 실제 응용 사례를 제공할 수 있습니까?
✅ 당연합니다! 머신러닝은 이미지 인식, 음성 인식, 자연어 처리, 추천 시스템, 사기 감지, 자율주행차 등 다양한 영역에 적용됩니다.
머신 러닝을 이해하기 위해서는 수학이 필요할까요?
✅ 선형 수학과 미적분학을 포함한 수학에 대한 기본적인 이해는 기본 개념을 이해하는 데 도움이 될 수 있지만, 머신러닝 알고리즘의 구현을 단순화하는 높은 수준의 라이브러리와 도구도 사용할 수 있습니다.
머신 러닝에 대해 배울 수 있는 사이트는 있나요?
✅ 머신 러닝을 배울 수 있는 수많은 온라인 과정, 튜토리얼 및 책이 있습니다. 인기 있는 플랫폼으로는 Coursera, Udacity, Kaggle 등이 있습니다. 게다가, 학술지와 컨퍼런스에서는 그 분야의 최신 연구를 제공합니다.