Please enable JavaScript.
Coggle requires JavaScript to display documents.
인공지능과 학습 (1120 임시현) - Coggle Diagram
인공지능과 학습 (1120 임시현)
기계학습과 데이터
-
-
-
-
데이터 공정성
-
데이터 처리 및 분석의 공정성:데이터를 처리하고 분석할떄, 분석 방법이나 모델이 편향되거나 불공정한 결과를 도출하면 안된다
데이터 사용의 공정성:데이터는 공정하게 사용되어야 하며, 활용될 때에도 불팔요한 처별아너 편견이 존재해서는 안 된다
-
데이터 선정 및 수집하기
-
-
수집 가능성:수집할 방법이 없거나 수집하기 어려운 데이터는 피하고, 수집할 수 있는 데이터를 선정한다
-
-
-
-
데이터 전처리와 핵심 속성 추출
-
핵심 속성 추출하기
데이터는 관찰이나 실험을 통해 수집되는 값들을 의미하여, 하나의 데이터는 여러개의 속성으로 구성되어 있다
-
기계학습의 유형과 알고리즘
기계학습의 유형
기계학습은 데이터를 활용하는 방식에 따라 지도학습,비지도학습,강화학습으로 구분 할 수 있다
기계학습 알고리즘에는 대표적으로 지도학습에 해당하는 회귀,분류,알고리즘이 있으며,비지도학습에는 군집 알고리즘 등이 있다
-
-
강화학습
강화학습은 판단할 때마다 외부 환경에서 보상을 제공하고,이 보상의 값을 최대화하기 위한 방향으로 학습을 진행한다