기계 학습 알고리즘의 개요 및 분류

머신러닝 알고리즘은 데이터로부터 학습할 수 있는 컴퓨터 프로그램입니다. 수집된 데이터에서 정보를 추출하고 이 정보를 활용하여 작업 성능을 향상시킬 수 있습니다. 정확성을 보장하려면 알고리즘을 완전히 학습해야 합니다.

그럼 머신러닝 알고리즘은 어떻게 작동하나요? 인공지능의 기본 개념을 이해하면 보다 명확한 답을 얻을 수 있습니다.

인공지능은 인간의 지능을 모방하는 컴퓨터의 능력을 설명하는 데 사용되는 광범위한 용어입니다. 머신러닝, 자연어 처리, 컴퓨터 비전 등 다양한 기술을 다루고 있습니다. AI는 인간과 유사한 인지 능력을 발휘할 수 있지만 작동 방식은 본질적으로 인간의 마음과 다릅니다. 인공지능은 알고리즘과 데이터를 통해 추론과 결정을 내리는 반면, 인간의 사고는 지각, 감정, 경험 등 다양한 요소의 영향을 받습니다. 따라서 인공지능이 일부 작업에서는 인간 수준에 도달하거나 심지어 능가할 수 있지만 여전히 한계가 있습니다.

인공지능은 Python, Java 등의 프로그래밍 언어를 사용하여 컴퓨터 프로그램의 형태로 존재하며, 인간의 인지 과정을 시뮬레이션하기 위해 복잡한 프로그램을 작성하는 것을 목표로 합니다. 그 중 머신러닝 알고리즘은 학습과 인지 과정을 정확하게 재구성할 수 있는 프로그램이다.

이 과정에서 머신러닝 알고리즘은 다양한 변수에 노출되고 이들 간의 최적의 조합을 찾아 문제를 해결합니다. 따라서 기계 학습 알고리즘은 대량의 데이터에 대한 시행착오를 통해 이 특정 변수 조합을 "학습"하고 최적의 솔루션을 찾아야 합니다.

기계 학습 알고리즘은 문제 해결의 효율성을 높이기 위해 많은 양의 데이터가 필요하며, 각 문제가 해결될 때마다 알고리즘은 지속적으로 개선되고 자체적으로 반복됩니다.

기계 학습 알고리즘을 만드는 방법

알고리즘을 스스로 학습하게 만들기 위해 다양한 방법을 취할 수 있습니다. 일반적으로 기계 학습 알고리즘 생성을 시작하는 첫 번째 단계는 문제를 정의하는 것입니다. 여기에는 문제에 대한 해결책을 찾는 노력, 문제의 경계를 설명하는 것, 가장 기본적인 문제 설명에 초점을 맞추는 것이 포함됩니다.

문제를 정의한 후에는 솔루션을 찾기 위해 데이터를 정리하고 분석해야 합니다. 모든 기계 학습 문제에는 연관된 데이터세트가 있습니다.

알고리즘은 종종 인간의 인지 방법을 모방합니다. 데이터를 정리하고 기계 학습 알고리즘에서 읽을 수 있도록 만든 후에는 데이터를 전처리해야 최종 솔루션의 정확도가 높아집니다.

예를 들어 제공된 고양이 이미지 분석 알고리즘의 예에서 프로그램은 이미지 색상의 변화와 이미지가 어떻게 변화하는지 분석하도록 학습됩니다. 색상이 갑자기 한 픽셀에서 다른 픽셀로 전환되면 고양이의 윤곽을 나타낼 수 있습니다. 이러한 방식으로 알고리즘은 사진에서 고양이의 가장자리를 찾을 수 있습니다. 이러한 방법을 사용하면 작은 데이터 세트에서 최적의 솔루션을 찾을 수 있을 때까지 ML 알고리즘을 조정할 수 있습니다.

이 단계가 완료되면 목적 함수가 도입됩니다. 목적 함수는 알고리즘이 작업을 보다 효율적으로 수행하도록 만듭니다. 고양이 검출 알고리즘의 목표는 고양이를 검출하는 것이지만, 목적 함수는 최단 시간에 문제를 해결하는 것입니다. 목적 함수를 도입함으로써 알고리즘을 구체적으로 조정하여 더 빠르고 정확하게 해를 찾을 수 있습니다.

기계 학습 알고리즘의 유형

1. 지도 학습

지도 기계 학습은 알고리즘이 상대적으로 간단하기 때문에 기계 학습 알고리즘을 훈련하는 데 가장 널리 사용되는 방법입니다. 지도 기계 학습은 훈련 데이터 세트라는 작은 데이터 세트를 통해 학습합니다. 그런 다음 이 지식을 문제 데이터 세트라고 하는 더 큰 데이터 세트에 적용하여 솔루션을 만듭니다. 이러한 기계 학습 알고리즘에 입력된 데이터는 이해할 수 있도록 레이블이 지정되고 분류되므로 데이터에 레이블을 지정하려면 많은 인간의 노력이 필요합니다.

2. 비지도 기계 학습 알고리즘

비지도 기계 학습 알고리즘은 지도 알고리즘의 반대입니다. 감독되지 않는 기계 학습 알고리즘에 공급되는 데이터는 레이블이 지정되거나 분류되지 않습니다. 이는 최소한의 수동 교육으로 문제를 해결하려면 기계 학습 알고리즘이 필요하다는 것을 의미합니다. 이러한 알고리즘에는 데이터 세트가 제공되고 자체 장치에 맡겨져 숨겨진 구조를 만들 수 있습니다. 숨겨진 구조는 본질적으로 레이블이 지정되지 않은 데이터 세트의 의미 패턴입니다.

3. 강화 학습 알고리즘

이것은 새로운 유형의 기계 학습 알고리즘입니다. 강화 학습 알고리즘은 올바른 솔루션을 제공하면 알고리즘에 보상을 제공하고 솔루션이 틀리면 보상을 제거합니다. 보다 효율적인 솔루션은 또한 강화 학습 알고리즘에 더 높은 보상을 제공하며, 강화 학습 알고리즘은 시행착오를 통해 보상을 극대화하기 위해 학습 프로세스를 최적화합니다.

인기 기계 학습 알고리즘

가장 인기 있는 기계 학습 알고리즘은 다음과 같습니다.

선형 회귀: 선형 회귀는 일련의 데이터 포인트에 가장 적합한 직선을 찾는 데 사용되는 지도 학습 알고리즘입니다. .

로지스틱 회귀: 로지스틱 회귀는 데이터 포인트를 두 가지 범주로 분류하는 데 사용되는 지도 학습 알고리즘입니다.

지원 벡터 머신: 지원 벡터 머신은 분류 및 회귀 작업에 사용되는 지도 학습 알고리즘입니다.

결정 트리: 결정 트리는 분류 및 회귀 작업에 사용되는 지도 학습 알고리즘입니다.

Random Forest: Random Forest는 분류 및 회귀 작업에 사용되는 앙상블 학습 알고리즘입니다.

K-Nearest Neighbor: K-Nearest Neighbor는 분류 및 회귀 작업에 사용되는 지도 학습 알고리즘입니다.

위 내용은 기계 학습 알고리즘의 개요 및 분류의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!