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인공지능과 학습 1404 김민서 - Coggle Diagram
인공지능과 학습
1404 김민서
기계학습의 유행과 알고리즘
비지도 학습
정답 없이 데이터만을 제시하여 학습
강화학습
답을 직접 알려주지 않고 보상에 차이를 두어 직접 정답에 접근하도록 학습
지도학습
사전에 정답이 있는 데이터를 활용
회귀
분류
군집
비지도학습 알골즘의 일종으로 데이터가 그룹화되는 방식을 미리 정의하지 않고 컴퓨터가 스스로 패턴 탐색
미리 정의된 여러 범주로 데이터를 구분하기 위한 경계를 학습하여 새로운 정보가 입력되면 그중 하나에 분류
어떤 현상에 영향을 미칠 수 있는 요인과 결과 사이의 관계를 함수로 표현해 연속적인 수치를 예측
기계학습과 데이터
전통적 프로그래밍
자동화 능력을 구현을 위해 프로그래머가 규칙 생성
알고리즘에 데이터 입력
컴퓨팅 시스템이 결과 출력
기계학습
기계학습 모델을 프로그래밍
속성들간의 규칙을 컴퓨터가 학습
모델을 생성한 후 새로운 입력 데이터의 결과를 판단 또는 예측
데이터 선정
문제 적합성
데이터 수집
편향되지 않은 데이터인가?
필요한 속성에 대한 내용을 담고 있는 데이터인가?
기계 학습을 위해 충분한 양의 데이터인가?
신뢰 가능한 최신의 데이터인가?
수집 가능성
정보 보호
데이터 품질
데이터 수집 비용
데이터 전처리와 핵심 속성 추출
결측치
데이터의 값이 비어있거나 누락된 상태
에러가 발생하거나 잘못된 결과의 산출 위험성
결측치 유무 판단 후 포함된 행이나 열 삭제
데이터 손실의 손해와 이익을 따져 결정
평균, 중앙값, 최빈값 등의 대푯값으로 결측치를 대체
평균을 따로 산출하여 대체하는 방법 또한 고려
이상치
데이터 시각화
속성 분포를 살펴 정상 범위의 기준 정의
평균적인 데이터 범위보다 지나치게 높거나 낮은 수치의 값
핵심 속성 추출
핵심 속성 이해
히트맵으로 상관관계 분석
속성 부족 시 추가 자료 수집
조건 만족 시 선택하여 사용
딥러닝의 이해와 활용
인공신경망
인간의 신경망 구조를 모방하여 컴퓨터로 처리할 수 있도록 구현
퍼셉트론
수상 돌기처럼 데이터를 입력받고 신경 세포체처럼 입력받은 데이터를 처리하여 마지막 축삭 돌기에서 다른 뉴런으로 전기 신호를 보내듯이 데이터 출력
여러개의 은닉층을 포함하여 만든 심층 신경망을 통해
학습이 이루어지는 기계학습의 한 종류
딥러닝의 활용 분야
합성곱 신경망을 이용한 컴퓨터 비전
사람이 눈으로 사물을 보고 인식하는 것처럼 컴퓨터의 활용을 통해 정지 영상이나 동영상을 분석하여 의미 있는 정보를 추출
순환 신경망을 이용한 음성 인식 밎 자연어 처리
사람이 사용하는 언어를 컴퓨터가 처리하기 위한 기술을 연구하는 분야
비정형 데이터 다루기