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인공지능과 학습 (1220 장대한) - Coggle Diagram

- - - - 전통적 프로그램
        
        사람이 집의 가격을 결정하는 원리나
        규칙을 찾아 프로그래밍을 작성함.
      - 기계학습
        
        입력된 데이터로부터 규칙을 도출해
        가격을 예측하는 프로그램을 만들어 냄.
    - - 인공지능은 입력받은 훈련 데이터
        를 바탕으로 학습하고 규칙을 발견해
        기계학습 모델을 만든다.
        
        훈련 데이터 수집
        
        인공지능 학습하기
        
        인공지능 모델
        
        문제 해결을 위한
        새로운 데이터
        
        결과 (정보)
    - - 대용량의 품질 좋은 훈련 데이터가 필요,
        질이 좋지 않거나 질이 좋더라도 데이터 양
        이 충분하지 않으면 기계학습 모델의 성능은 좋지 않다.
    - - 문제 적합성
        
        수집 가능성
        
        정보 보호
        
        데이터의 품질
        
        데이터 수집 비용
      - 데이터 수집하기
        
        인터넷 검색
        
        웹크롤링
        
        다양한 센서
        
        방문 수집
- - - - 이상치
        색깔이 다른 한 개의 사과처럼 평균적
        인 데이터 범위보다 지나치게 높거나
        낮은 수치의 값
  - - - 성별
        
        내신 성적
        
        학업 태도
        
        출생지
- - - - 비지도 학습
        
        강화학습
        
        외부 환경에서 보상을 제공하고, 이보상을 제공하고.
        
        정답 데이터 없이 입력 데이터만으로 이루어진
        훈련 데이터를 사용하여 모델을 학습 시키는 방법.
      - 지도학습은 입력 데이터와 정답 데이터를
        함께 사용하여 기계학습 모델을 학습시키는 방법이다.
  - - - 어떤 현상에 영향을 미칠 수 있는 여러 요인과 특징 결과
        사이의 관계를 함수로 표현해 연속적인 수치를 예측하는
        기계 학습 방법이다.
    - - 미리 정의된 여러 범주로 데이터를 구분하기 위한
        경계를 학습하여 새로운 입력이 들어오면 여러 범주
        중 하나를 선택하는 과정.
    - - 데이터가 어떻게 그룹화되어야 하는지
        미리 정의하지 않고 컴퓨터가 데이터 패턴
        을 스스로 찾아내는 방식이다.
- - - - 인간의 신경망 구조를 모방하여
        컴퓨터로 처리할 수 있도록 구현한 것이다.
    - - 이러한 인공신경망을 실제로 구현한
        연산 장치로서, 여러 개의 입력값을
        처리하여 하나의 결괏값으로 만든다.
- - - - 손 글씨를 숫자를 구별하는 딥러닝 모델을
        만들기 위해서는 손 글씨 숫자 데이터셋이
        필요하다.
    - - 수집된 데이터가 인공신경망에 입력이 가능한
        적합한 형태인지를 확인 하려면 데이터 탐색이
        필요하다.
    - - 데이터 탐색 후에는 데이터 전처리가 필요한지
        따져 보아야 한다. 앞에서 확인한 MNIST 데이터
        셋은 다음과 같은 전처리 과정이 필요하다.