딥러닝(Deep-learning) / 기계학습, 지도학습, 비지도학습이란?

 

#기계학습

: 컴퓨터에게 명시적으로 프로그램을 지시하지 않고도 컴퓨터가 학습할 수 있도록 능력을 갖는 것

: 스스로 학습하는 인공지능 기술

: 사람이 아닌 컴퓨터가 직접 프로그램을 만드는 것

: 인공지능 ⊃ 기계학습 ⊃ 딥러닝

 

: 초창기의 인공지능은 사람이 잘 아는 건 컴퓨터도 알 수 있다는 지식기반 기대 속에 발전했다.

: 그러나 사람과 달리 컴퓨터는 패턴을 찾기 어려워해 변화를 쉽게 인지하지 못했다.

: 기계학습이 등장하면서 지식기반 접근방식에서 데이터 중심 접근방식으로 인공지능이 발전하기 시작한다.

: 기존 프로그래밍 방식이 사람이 직접 입력 데이터와 프로그램을 작성해 원하는 결과를 받는 방식이었다면,

: 기계학습 방식은 컴퓨터에게 입력과 결과를 함께 알려주고 스스로 프로그램을 만들 수 있게 한다.

: 조건을 사용해 답을 찾는게 아닌, 조건을 컴퓨터 학습 모델의 가중치로 바꿔 학습하는 방식인 것이다.

 

>> 기존 프로그래밍 방식

>> 기계학습 방식

 

#지도학습

: 입력 데이터와 결과 데이터를 함께 모두 알려주고 컴퓨터에게 답을 찾는 프로그램을 스스로 찾도록 학습시키는 것

: 정답(=목적 값)이 존재

: 알려준 정답을 토대로 특징을 찾기 위해 학습

: 판단을 위한 수많은 데이터 학습 필요

: 분류 방법, 예측방법

: K-NN알고리즘

 

- 지도학습의 분류방법

: 이전까지 컴퓨터가 학습한 데이터를 기초로 새로 들어온 데이터를 분류하는 방법

: 주로 입력과 결과 데이터의 연속성이 없는 경우에 많이 사용 = 차이가 뚜렷해야 분류 가능

: ex, 새 메일이 오면 스팸 메일인지 아닌지 분류

 

- 지도학습의 예측방법

: 이전까지 컴퓨터가 학습한 데이터를 기초로 새로운 데이터를 예측하는 방법

: 주로 입력과 결과 데이터의 연속성이 있는 경우에 많이 사용 = 연속적인 기준이 있어야 예측 가능

: ex. 주택 평수에 따라 가격을 예측

 

출처: https://ichi.pro/ko/jido-hagseub-vs-bijido-hagseub-23049180211853

 

- K-NN 알고리즘

[Python] K-NN 알고리즘 구현하기

 

 

#비지도학습

: 입력 데이터만 주고 컴퓨터에게 스스로 답을 찾는 프로그램을 작성하도록 학습시키는 방법

: 컴퓨터 스스로 특정 패턴을 찾아 군집화하여 정답을 찾음

: 컴퓨터에게 입력 데이터에 대한 정답을 제공하지 않음 = 목적값 없음

: 입력된 데이터 토대로 나름대로의 데이터 구성 알아내려 함

: K-Means 알고리즘

: 클러스터링 방법(데이터 군집화) 사용

 

출처: https://bskyvision.com/564

 

- K-Means 알고리즘