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머신러닝 이미지 071 - Coggle Diagram
머신러닝
관계
인공지능
인간이 가진 지적 능력을 컴퓨터를 통해 구현하는 기술
분류
강인공지능
인간능력 초월
약인공지능
특정영역
머신러닝
정의
컴퓨터를 인간처럼 학습하게 함으로써 인간의 도움 없이도 컴퓨터 스스로가 새로운 규칙을 발견할 수 있도록 하는 기술
과정
빅데이터 입력
데이터 분석 모델
모델이용
의사결정
예측
인간 개입
특징추출
딥러닝
인공신경망
여러 은닉층을 가진 인공신경망을 사용하여 머신러닝 학습을 수행하는 기술
인간 개입 안함
데이터의존도 높음
직접 추출
데이터양
많아야 함
적으면
결과 실패
차이
사용 이유
기존 한계
변수추가
관련수정
해결
대용량
많은 변수
빠른 판단
복잡
에측 변경
예시
주식거래
에너지수요예측
쇼핑추세
분류
강화학습
환경
모델 없음
보상
최대
벌
최소
정의
자신이 한 행동에 대해 보상(Reward)을 받으며 학습하는 것
개념
에이전트
상태
행동
보상
환경
관찰
유형
큐러닝
특정 상태에서 어떤 결정을 내려야 미래 보상이 극대화될 것인지에 대한 정책을 지속적으로 업데이트하는 것
지뢰찾기
딥큐러닝
큐러닝에 신경망을결함
비지도학습
군집
개와 고양이 썪임
군집화
비슷한 특징
밀도기반 클러스터링
답
모름
정의
지도학습과 다르게 조력자의 도움 없이 컴퓨터 스스로 학습하는 형태
지도학습
문제와 정답 알려줌
개와 고양이
정의
문제와 답을 함께 학습함으로써 미지의 문제에 대한 올바른 답을 예측하는 학습
유형
분류
레이블이 포함된 데이터를 학습하고 유사한 성질을 갖는 데이터끼리 분류한 후, 새로 입력된 데이터가 어느 그룹에 속하는지를 찾아내는 기법
종류
이진분류
다중분류
k최근접 이웃
그룹결정
서포트 벡터 머신
의사결정나무
로지스틱 회귀
로지스틱 회귀
예측
과제
노이즈
데이터에 무작위의 오류(Random Error) 또는 분산(Variance)이 존재하는 것임
데이터
다수
가중치
입력 신호가 출력에 미치는 중요도를 조절하는 매개변수
과적합 현상
훈련 데이터를 너무 과하게 학습하여 실제 데이터를 분석할 때는 성능이 좋지 못한 것을 의미
유연성 부족