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인공지능과 학습 (1109 김채현) - Coggle Diagram

- - - - 지도학습은 입력 데이터와 정답 데이터를 함께 사용하여 기계학습 모델을 학습시키는 방법이다.
    - - 비지도 학습은 정답 데이터 없이 입력 데이터만으로 이루어진 훈련 데이터를 사용하여 모델을 학습시키는 방법이다,
    - - 강화학습은 판단할 때마다 외부 환경에서 보상을 제공하고, 이 보상의 값을 최대화하기 위한 방향으로 학습을 진행한다.
  - - - 회귀는 어떤 현상에 영향을 미칠 수 있는 여러요인과 특정 결과 사이의 관계를 함수로 표현해 연속적인 수치를 예측하는 기계학습 방법이다.
    - - 분류는 미리 정의된 여러 범주로 데이터를 구분하기 위한 경계를 학습하여 새로운 입력이 들어오면 여러 범주 중 하나를 선택하는 과정으로, 지도학습의 한 형태다.
    - - 군집은 비지도 학습 알고리즘의 일종으로, 데이터가 어떻게 그룹화 되어야 하는지 미리 정의하지 않고 컴퓨터가 데이터 패턴을 스스로 찾아내는 방식이다.
        
        초기 상태
        
        군집이 정해지지 않은 데이터들이 초기 상태로 입력된다.
        
        초기 중심점 설정
        
        임의의 두 점을 군집의 중심점으로 설정한다.
        
        데이터를 군집에 할당
        
        각 데이터에서 두 중심점까지의 거리를 계산해 더 가까운 중심점의 군집으로 데이터들을 할당한다.
        
        중심점 재설정
        
        데이터를 군집에 할당
        
        3,4 과정을 반복한다.
- - - - 퍼즐이 빠져있는 것처럼 수집된 데이터에서 비어 있는 값 혹은 누락된 값
    - - 색깔이 다른 한 개의 사과처럼 평균적인 데이터 범위보다 지나치게 낮은 수치의 값