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인공지능과 학습 (1113 박시후) - Coggle Diagram

- - - - 사람이 집의 가격을 결정하는 원리나 규칙을 찾아 프로글램을 작성함
      - 전통적 프로그래밍을 이용한 문제 해결 방식은 이러한 자동화 능력을 구현하기 위해 규칙을 프로그래머가 직접 만들고 규칙을 표현한 알고리즘에 데이털를 입력하면 컴퓨팅 시스템이 알고리즘에 따라 처리한 결과를 출력한다
    - - 기계학습을 이용하면 컴퓨터는 입력된 데이터 속성들 간의 규칙을 학습해 모데을 생성한후 새로운 입력 데이터의 결과를 판단하거나 예측한다.
      - 입력된 데이터로부터 규칙을 도출해 가격을 예측하는 프로그램을 만들어냄
  - - - 기계학습을 위한 데이터를 선정할 떄에는 우릭 해겨하고자 하는 문제와 관련 있는 데이터를 확인해야한다.또한 데이터의 수집 가능성,정보 보호 여부,데이터의 품질 ,데이터 수집 비용 등의 용인을 고려하여 조건에 부합하는 데이터를 선정해야한다
      - 문제 적합성:해결하고자 하는 문재와 관련있는 데이터를 확인
      - 수집 가능성:수집할 방법이 없거나 수집하기 어련운 데이터는 피하고,수집할수 있는 데이터를 선정
      - 정부보호:선정하려는 데이터가 개인 정보를 포함 하거나 저작권 침해의 문제가 없는지 살펴본다.
      - 데이터의 품질:데이터의 정확성이나 데이터 제공자의 신뢰도가 떨어지는 데이터는 제외한다.
      - 데이터의 수집 비용:데이터를 수빚하는 데 드는 비용으르 고려하여 선정한다.
    - - 데이터셋은 주제별로 모을 데이터의 집합을 의미한다. 데이터 분석가들이 분석을 가공한 데이터 포털 등의 사이트를 업로드하며 내려받아 사용할수 있다. 개인이 만들어 공유한 데이터 뿐만 아니라 여러 기업이나 공공 기관에서 제공하는 데이터를 활용할수 있다.
- - - - 결측치:퍼즐이 빠져잇는 것처럼 수집된 데이터에서 비어 있는 값 혹은 누락된 값
      - 이상치:색까리 다른 한 개의 사과 처럼 평균적인 데이터 범위보다 지나치게 높거나 낮은 수치의 값
    - - 결측치가 있으면 데이터를 분석하는 과정에서 에러가 발생하거나 잘못된 결과가 산출되어 기계학습 모델 선응에 부정적인 영향을 미칠수 있다
      - 결측치를 해결하는 방법에는 결측치가 있는 행이나 열을 삭제하는 방법과 평균, 중앙값, 최빈값 등의 대푯값을 결측치를 대체하는 방법이였다.
  - - - 속성값은 각 속성이 가질 수 있는 값으로 숫자나 텍스트 등으로 나타낸다
    - - 데이터의 도든 속성은 기계학습에 어떤영향을 미치는지 확인해야한다.문제 해결에 필요한 속성을 핵심속성이라고 한다.
    - - 데이터의 속성중에 기계학습에 필요한 핵심 속성을 찾는 과정의 필요하다. 이떄 데이터를 시각화 하면 어떤 속성이 문제해결에 필요한지 직관적으로 판단할 수 있으며, 속성 간의 관계를 쉽게 파악할 수 있다,
      - 히트맵을 상관관계를 시각화한 그래프로 색을 이용해 배열을 나타낸다,해결하고자 하는 문제와 관련깊은 핵심 속성들을 상관관계(r)fh ckwdksorlrk tnldnjwlsek.
      - 산점도 그래프는 두 변수 간의 관계를 나타내기 위해x축과의 값과 y축의 값이 교점이 되는 지점에 쩜을 찍어 시각화 한 것이다.
- - - - 지도 학습은 입력 데이터와 정답 데이터를 함꼐 사용하여 기계학습 모델을 학습 시키는 방법이다.입력데이터와 그 정답에 해당하는 속성도함꼐 제공 되므로 학습 결과에서의 오류 여부와 성능을 쉽고 명확하게 평가할 수 있다.
      - 자도학습에는 훈련 데이터와 테스트데이터를 사용한다
        
        훈련데이터:모델을 새성하는 데 활용
        
        테스트 데이터:모델의 성능을 펴가하는데 활용
      - 링공지능으ㅡㄴ 훈련데이터를 기반으로 지도학습이 끝난 후 회귀 예측와 분류등의 작업을 할수 있다.
    - - 비지도 학습은 정답 데이터 없이 입력 데이터만으로 이루어진 훈련 데이터를 사용하여 모델을 학습시키는 방법이다.데이터를 입력하면 컴퓨터는 자체적인 데이터를 유사한 속성값을 갖는 그룹으로 묶는다.정답 데이터가 주어지지 않기 떄문에 컴퓨터는 입력 데이터의 특징을 분석하여 패턴이나 특정 규칙을 찾아내야한다.