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인공지능과 학습 (1526 정하은) - Coggle Diagram
인공지능과 학습 (1526 정하은)
기계학습과 데이터
전통적 프로그래밍
사람이 집의 가격을 결정하는 원리나 규칙을 찾아 프로그램을 작성함
기계학습
입력된 데이터로부터 규칙을 도출해 가격을 예측하는 프로그램을 만들어냄
기계학습을 통한 문제 해결 과정
훈련 데이터 수집>인공지능 학습하기>인공지능 모델>문제해결을 위한 새로운 데이터>결과(정보)
데이터 공정성
데이터 수집 과정의 공정성
데이터 처리 및 분석의 공정성
데이터 사용의 공정성
투명성과 설명 공정성
데이터 선정 시 고려 사항
문제 적합성
수집 가능성
정보 보호
데이터의 품질
데이터 수집 비용
데이터 전처리와 핵심 속성 추출
결측치
퍼즐이 빠져 있는 것처럼 수집된 데이터에서 비어 있는 값 혹은 누락된 값
이상치
색깔이 다른 한 개의 사과처럼 평균적인 데이터 범위보다 지나치게 높거나 낮은 수치의 값
결측치 처리하기
결측치가 있는 행이나 열을 삭제
평균, 중앙값, 최빈값 등의 대푯값으로 결측치를 대체
이상치 처리하기
데이터를 시각화하여 속성들의 분포를 살펴본다.
핵심 속성
문제 해결에 필요한 속성
기계학습의 유형과 알고리즘
기계학습의 유형
지도학습
훈련 데이터
모델을 생성하는 데 활용
테스트 데이터
모델의 성능을 평가하는 데 활용
비지도학습
정답 데이터 없이 입력 데이터만으로 이루어진 훈련 데이터를 사용하여 모델을 학습시키는 방법
강화학습
판단할 때마다 외부 환경에서 보상을 제공하고 이 보상의 값을 최대화하기 위한 방향으로 학습을 진행
군집
초기 상태>초기 중심적 설정>데이터를 군집에 할당>중심점이 변하지 않으므로 완료>데이터를 군집에 할당-반복>중심점 재설정
기계학습을 활용한 문제 해결
인공지능 프로젝트 절차
주제 선택 및 문제 정의 > 데이터 수집 및 전처리 > 기계학습 유형과 알고리즘 선정 > 기계학습을 통한 모델 생성 > 성능 평가
딥러닝의 이해와 활용
인공신경망과 딥러닝
인공신경망
인간의 신경망 구조를 모방하여 컴퓨터로 처리할 수 있도록 구현한 것.
퍼셉트론
인공신경망을 실제로 구현한 연산 장치
딥러닝
심층 신경망을 통해 학습이 이루어지는 기계학습의 한 방법