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JYUN_ 2023. 8. 28. 20:16

용어정리

인공지능 (Artificial Intelligence)

학습, 문제 해결, 패턴 인식 등과 같이 주로 인간 지능과 연결된 인지 문제를 해결하는 데 주력하는 컴퓨터 공학 분야

 

머신러닝 (Machine Learning) - 컴퓨터가 학습할 수 있는 기술

인공지능을 구현하는 대표적인 방법 중 하나로, 컴퓨터가 스스로 학습하게 하는 알고리즘 

 

딥러닝 (Deep Learning) - 인공신경망으로 학습을 수행하는 기술

머신러닝의 여러 방법 중 하나로, 인공신경망을 활용하는 것

 

출처: 모두의 연구소

 

머신러닝의 학습방법

1. 지도학습 (Supervised Learning)

데이터에 대한 정답을 주고 문제를 풀리는 것

ex) 어떤 메일이 스팸인지 알려주고 학습시킴

 

1-1. 회귀 (Regression)

여러개의 독립변수(Independent variable) 에 의해 종속변수(Dependent variable)이 결정되는 모델링 기법.

선형 회귀 (Linear regression), 다항 회귀 (Plynomial regression) 등이 존재함

 

ex-1) 선형회귀 (Linear Regression)

하나의 독립변수 x와 종속변수 y의 관계를 가장 잘 표현하는 직선을 찾는 것.

가설 (Hypothesis)

w(weight) : 가중치 / b(bias) : 편향

출처: 모두의 딥러닝

model : 특정 유형의 패턴을 인식하도록 학습된 파일

여기서 주황색 선이 model 이다.

model 의 식을 가설함수라고 한다. 여러 가설함수 h(x) = wx+b 들 중에 w랑 b값을 확정지어서 그은 하나의 선을 하나의 모델이라 함.

학습된 모델: 최적의 선을 찾은 모델. w와 b를 찾는 것을 학습(learning) 이라고 한다. 

 

ex-2) 다중회귀 (Multiple Linear Regression)

한 개 이상의 독립변수 x와 종속변수 y의 관계를 모델링

초평면의 형태를 갖는다.

출처: 윤영민 교수의 사유공간

1-2. 분류 (Classification) 

주어진 데이터를 0이나 1같은 클래스 별로 구별해 내는 과정

 

*Logistic Regression 에서 임계치를 설정한 후 나온 y값을 가지고 2차 작업을 할 때(class를 분류하는 것)는 Classification.추가 작업 전까지가 회귀.

 

 

2. 비지도학습 (Unsupervised Learning)

데이터에 대한 정답을 알려주지 않고 문제를 풀리는 것

ex) GPT

 

2-1. 군집화 (Clustering)

데이터에 있는 패턴을 찾고, 그것을 기반으로 n개의 집단으로 데이터를 나누는 것

출처: 핸즈온 머신러닝

 

2-2. 시각화 (Visualization):

데이터 분석 결과를 쉽게 이해할 수 있도록 시각적으로 표현하고 전달되는 과정

데이터가 없는 고차원의 데이터를 넣으면 이차원이나 삼차원의 표현으로 만듦.

출처: 핸즈온 머신러닝

3. 강화학습 (Reinforcement Learning)

로봇이 모든 경우의 수를 가보면서 가장 최적의 보상이 있는 곳을 선택하게 함. 

시행착오(Trial and Error)를 통해 학습하는 방법 중 하나로 실수와 보상을 통해 학습을 하여 목표를 찾아가는 알고리즘

ex) 알파고