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인공지능과 학습(1208 문겸성) - Coggle Diagram

- - - - 컴퓨터는 빠르고 정확한 계산 능력을 바탕으로, 정해진 규칙대로 수행하는 자동화 능력을 이용해 문제를 해결한다
        
        전통적 프로그래밍
        
        전통적 프로그래밍은 'A라는 입력에 B라는 규칙을 적용해 Y를 출력한다'
        
        기계학습
        
        기계학습을 이용하면 컴퓨터는 입력된 데이터 속성들 간의 규칙을 학습해 모델을 생성한 후 새로운 입력 데이터의 결과를 판단하거나 예측한다.
    - - 인공지능은 입력받은 훈련 데이터를 바탕으로 학습하고 규칙을 발견해 기계학습 모델을 만든다. 학습된 기계학습 모델에 문제 해결을 위해 사용할 데이터를 적용하면 결괏값이 출력된다
    - - 인공지능은 훈련 데이터를 바탕으로 학습하기 때문에 대용량의 품질 좋은훈련 데이터가 필요하다 만약 훈련 데이터의 질이 좋지 않거나 질이 좋더라도 데이터의 양이 충분하지 않으면 기계학습 모델의 성능은 높지 않을 것이다,
  - - - 기계학습을 위한 데이터를 선정할 때에는 우리가 해결하고자 하는 문제와 관련 있는 데이터인지 확인해야 한다.
    - - 문제 해결을 위한 데이터를 수집하기 위해서는 다음 사항을 고려
        
        1.기계학습을 위해 충분한 양의 데이터인가?
        
        편향되지 않은 데이터인가?
        
        필요한 속성에 대한 내용을 담고있는 데이터인가
        
        신뢰 가능한 최신의 데이터인가?
- - - - 지도학습
        
        지도학습은 입력 데이터와 정답 데이터를 함께 사용하여 기계학습 모델을 학습시키는 방법이다.
      - 비지도학습
        
        비지도학습은 정답 데이터 없이 입력 데이터만으로 이루어진 훈련 데이터를 사용하여 모델을 학습시키는 방법이다
      - 강화학습
        
        강화학습은 판단할 때마다 외부 환경에서 보상을 제공하고 이 보상의 값을 최대화하기 위한 방향으로 학습을 진행한다.
  - - - 회귀는 어떤 현상에 영향을 미칠 수 있는 여러 요인과 특정 결과 ㅏ이의 관계를 함수로 표현해 연속적인 수치를 에측하는 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 비지도학습 알고리즘의 일종으로, 데이터가 어떻게 그룹화되어야 하는지 미리 정의하지 않고 컴퓨터가 데이터 패턴을 스스로 찾아내는 방식이다
- - - - 결측치 처리하기
        
        결측치란 데이터의 값이 비어 이써나 누락된 상태를 뜻한다. 결측치가 잇으면 데이터를 분석하는 과정에서 에러가 발생하거나 잘못된 결과가 산출되어 기계학습 모델 성능에 영향을 미칠 수 있다
      - 이상치
        
        이상치란 평균적인 데이터 범위보다 지나치게 높거나 낮은 수치의 값을 말한다. 이상치가 데이터에 존재하면 분석 결과가 왜곡될 수 있으므로 이를 적절하게 처리해야 한다
    - - 데이터는 관찰이나 실험을 통해 수집되는 값들을 의미하며, 데이터는 여러개의 속성으로 구서오디어 있다 데이터 소성이란 데이터를 설명하는 특징이나 성질을 말한다
        
        핵심 속성 이해하기
        
        데이터의 모든 속성은 기계학습에 어떤 영향을 미치는지 확인해야 한다. 문제 해결에 필요한 속성만 선택하여 사용해야 기계학습의 성능을 높일 수 있다.
        
        히트맵으로 핵심 속성 추출하기
        
        데이터의 속성 중에서 기계학습에 필요한 핵심 속성을 찾는 과정이 필요하다 이때 데이터를 시각화하면 어떤 속성이 문제 해결에 필요한지 직관적으로 판단할 수 있으며 속성 간의 관계를 쉽게 파악할 수 있다.