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인공지능과 학습(1125 최민혁), 방식 - Coggle Diagram
인공지능과 학습(1125 최민혁)
기계학습이 등장하기전의 전통적 프로그래밍을 이용한 문제해결 방식 구현하기위해 프로그래머가 만들고
규칙을 표현한 알고리즘에 데이터를 입력하면 컴퓨팅 시스템이 알고리즘 따라 처리한 결과 출력한다
기계학습 이용하면 컴퓨터는 입력된 데이터 속성들간의 규칙을 학스뱋 모델을 생성한 후새로운 입력 데이터결과 판단하거나 예측한다
전통적 프로그래밍이란 사람이 집의 가격을 결정하는 원리나 규칙을 찾아 프로그램을 작성함
기계학습이란 입력된 데이터로부터 규칙을 도출헤 가격을 예측하는 프로그램 만들어냄
비지도학습은 정답이 없는 데이터를 통해 데이터 속에서 군집이나 패턴을 발견하는 방법이다
강화학습은 환경과의 상호작용속에서 보상이나 벌점을 받아가며 올바른 행동방식을 학습하는 방법
지도학습은 정답이 있는 데이터를 활용하여 입ㄹ력과출력의 관계를 학습하는 방법이다
지도학습은 정답이 주어진 입력데이터를 사용하여 출력 값을 예측하도록 학습 방법
입력 데이터와 그에 대응하는 정답 데이터를 함께 사용하여 모델 훈려난다
비지도 학습은 정답 데이터가 없는 입력 데이터만으로 패턴이나 구조를 찾는 방법
유사한 특성을 가진 데이터를 군집화하거나,데이터 차원을 줄이는데 사용한다
강화학습은 에이전트가 환경과 상호작용하며 보상과 벌점을 받아가며 올바른 행동 방식을 학습하는 방법이다
시행착오를 통해 누적 보상을 최대화하는 방향으로 학습한다
훈현데이터릐 질이 좋거나 안좋거나 데이터이 양이 충분하지 않으면 기계학습 모델 성능 별ㄹ로 안높다
수집한 훈련 데이터가 편향을 띤다면 데이터를 이용한 학습 결과 정확하지 않다
훈련 데이터의 양이 너무 적거나 양이 충분하더라도 체형을 분석하기에 적합한 속성이 부족하거나,한쪽으로 치우친 데이터만 사용한다면 성공적으로 정확한 모델 생성 어렵고,기계학습으로 해결할 가능성 낮아진다
데이터셋은 주제별로 모은 데이터의 집합을 의미한다
여러기업이나 공공기관에서 제공하는 데이터 활용가능
데이터셋을 파일 또는API 형태로 만들어 공공 데이터 제공한다
데이터는 관찰이나 실험을 통해 수집되는 값을 의미하며
데이터 속성이란 데이터를 설명하는 특징이나 성질을 말한다
히트맵은 상관관계를 시각화한 그래프로 색을 이용해 배열을 나타낸다
문제 해결에 필요한 속성만 선택하여 사용해야 기계학습 성늘 높인다
회귀는 여러 요인과 결과 사이의 관계 사이의 관계를 수학적 함수로 나타내어 데이터 분석하고
예측값과 실제값의 오차를 최소화하는 최적의 함수를 찾아 새로운 입력값에 대한 결과를 에측하는 방법
대표적으로 선형 회귀가 많이 쓴다
인공지능은 훈련데이터를 바탕으로 학습,규칙을 발견해 기계학습 모델 받는다
학습된 기게학습 모델에 문제해결을 위해 사용할 데이터를 적용하면 결과값이 출력된다
기계학습이용해 문제 해결 위해서는 문제상태를 정확히 파악하고 정의할수있어야한다
해결 방향을 명확히 설정할수있으므로 문제 정의 단계는 매우 중요하다
훈련 데이터의 양과질,활용하는 프로그램 성능,기술 발전 양상에 따라 명확하게 정으하기는 어렵다
적합한 모델을 생성할수있는지 여부에 따라 기게학습으로 해결할 가능성이 높은문제와 낮은 문제 구분 할수있다
데이터를 이루는 데이터 속성은 기계학습에서 매우 중요한 역할을 한다
데이터의 수집 가능성,정보 보호 여부,데이터의 품질,데이터 수집 비용 등의 요인 고려해 데이터 선정한다
문제 적합성은 해결하고자 하는 문젱와 관련 있는 데이터인지 확인한다
수집 가능성은 수집할 방법이 없거나 수집하기 어려운 데이터는 피하고,수집할수이ㅛ는 데이터를 선정하다
정보 보호는 선저하려는 ㄷ이터가 개인 정보를 포함하거나 저작권 침해의 문제가 없는지 살핀다
데이터의 품질은 데이터의 정확성이나 데이터 제공자의 신뢰도가 떨어지는 데이터는제외한다
데이터 수집 비용은 데이터를 수집하는데드는 비용을 고려하여 선정한다
데이터 전처리란 결측치와 이상치의 유무를 파악하고 문제해결에 필요한 속성이 무엇인지 설별한 다음 문제해결에 적합한 형태로 데이터 가공 말한다
데이토 전처리를 통해 가공된 데이터를 사용하면 기계ㅏㄱ습의 분석 결과를 왜곡시키거나 성능 떨어지는거 방지한다
결측치란 데이터의 값이 비어있거나 누락된 상태를 말한다
결측치를 처리하는 방법에는 결측치가 있는지 행이나 열을 삭제하는 방법과 평균,주앙값,최빈값등의 대푯값으로 결측치 대처 방법있다
분류는 데이터 집합에 대해 미리 정의된 여러 범주중 하나로 새로운 데이터 분류방법
지도학습의 대표적인 형태
군집은 미리 정으ㅣ하지 않고 컴퓨터가 데이터 패턴을 스스로 찾아내느 방법
데이터의비슷한 특성을 파악하고 이에 따라 데이터를 그룹으로 묶는것이라한다
방식