AI 학습을 위해 반드시 이해해야 할 10가지 공통 알고리즘, 얼마나 알고 계시나요?

먼저 AI 알고리즘이 무엇인지 이해해야 할까요? 간단히 말해서, AI 알고리즘은 기계가 데이터로부터 학습할 수 있도록 하는 수학적 모델입니다. 지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습 등 다양한 형태로 제공됩니다.

레이블이 있는 데이터의 예는 지도 학습 알고리즘 훈련에 사용되는 반면, 레이블이 없는 데이터는 비지도 학습 알고리즘 훈련에 사용됩니다. 태그가 지정된 데이터에는 미리 정의된 목표 값이 주석으로 표시되지만 표시되지 않은 데이터에는 목표 값이 할당되지 않습니다. 시행착오는 강화학습 알고리즘의 학습방법으로 체스, 바둑 등의 게임은 물론 로봇산업에서도 널리 사용되고 있다.

일반적으로 사용되는 AI 알고리즘 10가지:

(1) 인공 신경망(ANN)

인공 신경망에 대한 영감은 인간의 두뇌에서 나오며 자연어뿐만 아니라 이미지 및 음성 인식에도 활용됩니다. 처리. 입력 데이터는 인공 신경망의 핵심 아이디어인 인공 뉴런 레이어로 전송됩니다. 각 뉴런은 이전 레이어에서 정보를 가져와 출력을 계산한 후 다음 레이어로 전달됩니다. 현재 거의 모든 인공지능 애플리케이션은 다층 인공신경망을 채용하는 딥러닝을 선호하는 아키텍처로 사용하고 있습니다. 인공 신경망은 1950년대에 처음 사용되었습니다.

(2) 지원 벡터 머신(SVM)

지원 벡터 머신(SVM)은 분류 및 회귀 문제에 사용되며 다양한 데이터 포인트 그룹을 구분하는 최상의 직선 또는 곡선("수퍼"라고 함)을 찾는 방식으로 작동합니다. 플랫폼" "). 그런 다음 이 슈퍼 플랫폼을 사용하여 새 데이터 포인트가 속한 그룹을 예측할 수 있습니다. SVM(지원 벡터 머신)은 어떤 이메일이 스팸인지 사람들에게 알려줄 수 있으며 생물정보학, 금융, 컴퓨터 비전과 같은 분야에서 널리 사용됩니다.

(3) 결정 트리

결정 트리는 예측에 사용되는 지도 학습 알고리즘입니다. 선택한 기능의 값을 기반으로 데이터를 하위 집합으로 재귀적으로 나누는 방식으로 작동합니다.

(4) 랜덤 포레스트

랜덤 포레스트는 의사결정 트리의 확장입니다. 여러 의사결정 트리의 결과를 결합하여 예측의 정확성을 향상시킵니다.

(5) K-평균 클러스터링

K-평균 클러스터링은 유사성을 측정하여 K개의 서로 다른 클러스터 하위 집합에 데이터 포인트를 할당하는 비지도 기계 학습 알고리즘입니다. 사용자는 K 값을 결정하기 위해 알고리즘을 미리 정의하거나 사용할 수 있습니다. K는 이미지 분할 및 문서 클러스터링과 같은 분야에서 중요한 역할을 합니다.

(6) Gradient Boosting

예측 모델은 여러 약한 모델의 결과를 결합하여 기계 학습 기법인 Gradient Boosting을 수행하여 구현할 수 있습니다. 웹 검색 순위 및 온라인 광고에 사용됩니다.

(7) CNN(Convolutional Neural Network)

인공 신경망의 Convolutional Neural Network는 인간 두뇌의 시각 피질에서 영감을 받아 설계되었으며 이미지의 가장자리 및 모서리와 같은 특징을 자동으로 학습할 수 있습니다. 컨벌루션 신경망은 그리드 데이터(예: 픽셀)를 처리하는 데 특화된 네트워크인 반면, 인공 신경망은 범용이므로 이미지 및 비디오 처리에 적합합니다.

(8) Long Short-Term Memory Network (LSTM)

장단기 기억망은 음성, 텍스트 등의 순차적 데이터를 처리하는 데 사용되는 신경망이므로 음성 인식, 기계 학습에 매우 유용합니다. 번역 및 필기 텍스트 인식.

(9) 주성분 분석(PCA)

PCA는 데이터를 저차원 공간에 투영하여 데이터의 차원성을 줄이는 기술입니다. 얼굴인식, 이미지 압축 등에 사용됩니다.

(10) Apriori 알고리즘

Apriori는 연관 규칙 학습 알고리즘으로, 변수 간의 빈번한 패턴, 연관 또는 상관 관계를 식별하여 대규모 데이터 세트에서 변수 간의 관계를 발견하는 기술입니다. 시장 쇼핑 분석에서는 함께 구매 빈도가 높은 품목을 파악하는 것이 인기가 높습니다.

사람들이 AI와 상호 작용할 때 이러한 알고리즘과 상호 작용합니다. 사람들은 AI 시스템을 의인화하는 경향이 있지만 AI를 이해하는 데 꼭 필요한 것은 아닙니다. 이것은 단지 수학적 문제이기 때문에 한계가 있으며, 그 중 하나는 데이터에 의존한다는 것입니다. AI 알고리즘을 효과적으로 훈련하려면 대량의 고품질 데이터가 필요합니다. AI에서는 훈련을 위해 점점 더 많은 데이터가 필요합니다. 대조적으로, 사람들은 하나의 예에서 추론을 이끌어내는 능력이 더 뛰어나기 때문에 단 하나의 예에서도 더 많은 것을 배울 수 있습니다.

AI 시스템을 널리 적용하려면 다음 조건 중 하나 이상을 충족해야 합니다.

(1) 확장 가설이 정확합니다(단순히 더 많은 데이터와 계산을 추가하면 일반 인공지능(AGI)이 생성됩니다).

(2) 생물학적 경로(예: 비행이 가능하지만 새처럼 설계되지 않은 비행기)와 비교할 때 LLM(대형 언어 모델)은 일반 지능에 대한 실행 가능한 대안 경로를 나타냅니다.

(3) AI 시스템이 하나 또는 몇 가지 예에서 지식을 학습할 수 있도록 하려면 새롭거나 혁신적인 알고리즘 및 아키텍처가 필요합니다(이러한 시스템에는 응집력 있는 세계 모델 및 가상/물리적 구현이 필요할 수 있음).

우리는 AI로부터 무엇을 배웠나요?

AI는 강력하고 경이롭지만, 이는 단순히 잘 확립된 수학적 원리, 확률 및 통계적 최적화 알고리즘을 기반으로 한 도구일 뿐입니다. AI를 통합한 정보 처리 시스템이 어느 시점에 인간 정신의 능력을 넘어서는 능력을 갖춘 완전히 실현되고 의식적인 디지털 존재가 될지는 불분명합니다. 분명한 것은 우리가 새로운 시대로 진입하고 있으며, 데이터와 컴퓨팅 자원이 계속해서 증가함에 따라 세상은 변화할 것이라는 점입니다.

위 내용은 AI 학습을 위해 반드시 이해해야 할 10가지 공통 알고리즘, 얼마나 알고 계시나요?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!