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2.인공지능과 학습(1423 조예솔) - Coggle Diagram

- - - - 입력층 1개와 출력층 1개로 이루어짐
    - - 입력층, 은닉층, 출력층의 구조를 갖춤
  - - - 가중치와 편향을 찾아내는 과정을 의미한다
      - 최종목표는 최적의 가중치를 찾는것이다
    - - 합성곡 신경망
      - 컴퓨터 비전 등등
        
        대표적 알고리즘
        
        합성곡 신경망
        
        이미지 기능에 높은 성능을 보여준다
        
        2차원 그대로
        
        합성곡 계층
        
        필터 적용하여 이미지 특성을 추출
        
        풀링 계층
        
        특성을 잘드러내는 값을 선택하는 과정을 반복하여 이미지를 인식하게 함
        
        심층 신경망
        
        2차원에서 1차원으로 변환
  - - - 손실함수의 값이 최소가 되도록 가중치와 편향을 갱신하는 과정
      - 오차 역전파
      - 경사 하강법
        
        기울기가 0이 될때 까지 학습을 거듭하여 가중치와 편향을 수정하는것
    - - 글로벌
    - - 로컬
  - - - 음성인식
        
        자연어 처리
        
        명령 수행 및 상호작용
    - - 순환 신경망
        
        다음 층으로 이어지는 중간 출력을 은닉 상태라고 하고 데이터의 중간 결과를 기억할 수 있다
- - - - 모델을 생성하는데 사용
    - - 모델의 성능을 평가하는데 사용
  - - - 결괏값
    - - 주로 입력값을 의미
    - - 예측값과 실쳇값의 오차를 최소화하는 가설함수를 찾고 최적화하며 학습을 진행한다
      - 예측값과 실젯값의 오차를 구하는 손실함수를 이용해 오차를 최소화하면서 예측의 정확도를 높일 수 있다
  - - - 주어진 데이터를 2개의 클래스로 분류하는것
    - - 주어진 데이터를 3개 이상의 클래스로 분류하는것
- - - - 기계학습은 a라는 데이터가 입력될 때 결과가 y가 되는 규칙 b를 기계가 찾을 수 있도록 학습시킨다
      - 사람이 집의 가격을 결정하는 원리나 규칙을 찾아 프로그램을 작성함
    - - 입력된 데이터로부터 규칙을 도출해 가격을 예측하는 프로그램을 만들어 냄
    - - 인공지능은 입력받은 훈련데이터를 바탕으로 학습하고 규칙을 발견해 기계학습 모델을 만들고 학습된 기계학습 모델에 문제 해결을 위해 사용할 데이터를 적용하면 결괏값이 출력된다
    - - 기계학습 모델을 만들기 위해 인공지능에 입력하는 데이터를 말한다
    - - 데이터와 기계학습 알고리즘을 이용해 규칙을 찾고 이를 근거로 판단을 내리는 프로그램을 말한다
  - - - 기계학습을 통해 해결할 수 있는 문제인지 확인해야한다
    - - 인공지능 학습하기
        
        인공지능 모델
        
        문제 해결을 위한 새로운 데이터
        
        결과
    - - 데이터 공정성이란 데이터 수집, 처리, 사용, 공유 과정에서의 공평성과 투명성을 의미, 데이터 공정성은 기계학습 및 인공지능 분야에서 올바른 인공지능 활용을 위해 고려해야 하는 중요한 주제 중 하나다
      - 데이터 수집 과정의 공정성
      - 데이터 처리 및 분석의 중요성
      - 데이터 사용의 공정성
      - 투명성과 설명 가능성
    - - 다양한 사회적, 경제적 요인이 복합적으로 작용해 발생했기 때문에 인공지능의 학습에 필요한 우수한 품질의 데이터를 적절히 확보하기 어렵다
    - - 잘못된 학습결과를 도출해 기계학습의 정확도를 떨어뜨리는 원인이 된다
  - - - 한쪽으로 치우치는 성질을 의미한다
      - 데이터 편향을 방지하는 방법
        
        데이터 수집 시 개인의 주관이 들어가지 않은 데이터를 수집한다
        
        데이터의 양과 질에 편향성이 포함되어 있지 않은지 확인한다
        
        데이터셋에 어떤 데이터가 들어 있는지에 대한 정보를 함께 보관한다
  - - - 응용 프로그램 개발에 활용 가능한 인터페이스를 의미한다
    - - 자동화된 방법으로 웹을 탐색하는 프로그램을 통해 웹 페이지에 들어 있는 데이터를 긁어 모으는것을 말한다
- - - - 누락된 값
      - 처리 방법
        
        결측치가 있는 행이나 열을 삭제하는 방법과 평균, 중앙값, 최빈값 등의 대푯값으로 결측치를 대처
        
        손실이 크지 않는지, 삭제된 행이나 열이 꼭 필요한 데이터인지 따져보고 신중하게 적용해야함
    - - 지나치게 높거나 낮은 수치의 값
        
        처리방법
        
        정상범위의 기준을 정해야한다
  - - - 관찰이나 실험을 통해 수집되는 값들을 의미한다
    - - 데이터를 설명하는 특징이나 성질을 말한다
    - - 숫자나 텍스트 등으로 나타냄
    - - 양수는 양의 상관관계
        
        한변수가 증가할때 다른 변수도 증가하는 경향
      - 음수는 음의 상관관계
        
        한변수가 증가할 때 다른변수는 감소하는 경향
      - 산점도 그래프
        
        두 변수 간의 관계를 나타내기 위해 x축과 y축의 값이 교체되는 지점에 점을 찍어 시각화한다
- - - - 딥러닝과 알고리즘 선정하기
        
        성능 평가하기
- - - - 기계학습 유형과 알고리즘 선정
        
        기계학습을 통한 모델 생성
        
        성능 평가