기계 학습의 개념: 알고리즘, 훈련, 모델 및 계수

머신러닝은 명시적인 프로그래밍 없이 컴퓨터가 데이터로부터 학습하도록 하는 방법입니다. 알고리즘을 사용하여 데이터의 패턴을 분석하고 해석한 다음 사람의 개입 없이 예측이나 결정을 내립니다. 머신러닝의 개념을 이해하려면 알고리즘, 훈련, 모델, 계수 등의 기본 개념을 숙지해야 합니다. 기계 학습을 통해 컴퓨터는 대량의 데이터로부터 학습하여 성능과 정확성을 향상시킬 수 있습니다. 이 방법은 자연어 처리, 이미지 인식, 데이터 분석 등 다양한 분야에서 널리 사용되고 있다. 머신러닝 지식을 습득하면 더 많은 기회와 도전이 제공될 것입니다.

Algorithm

머신러닝의 알고리즘은 문제를 해결하거나 특정 작업을 달성하는 데 사용되는 일련의 지침이나 절차입니다. 원하는 결과를 달성하는 데 도움이 되는 단계별 프로세스입니다.

Training

머신러닝 교육은 예측하거나 결정을 내리는 알고리즘을 가르치는 과정입니다. 입력과 원하는 출력이 포함된 예제를 제공함으로써 알고리즘은 입력을 원하는 출력에 매핑하는 방법을 학습합니다.

기계 학습 알고리즘에 포함될 수 있는 몇 가지 일반적인 작업:

데이터 전처리: 알고리즘에서 사용하기에 적합하도록 데이터를 정리하고 형식을 지정하고 정규화하는 작업이 포함됩니다. 여기에는 누락되거나 중복된 데이터 제거, 이상값 처리, 범주형 변수 인코딩과 같은 작업이 포함될 수 있습니다.

특징 추출: 알고리즘이 사용할 입력 특징이나 변수를 선택하고 변환하는 작업이 포함됩니다. 여기에는 차원 축소, 기능 확장, 기능 선택과 같은 작업이 포함될 수 있습니다.

모델 선택: 예측이나 결정을 내리는 데 사용할 적절한 모델이나 아키텍처를 선택하는 작업이 포함됩니다. 여기에는 선형 회귀 모델, 의사결정 트리 또는 신경망 선택과 같은 작업이 포함될 수 있습니다.

교육: 사전 처리된 데이터를 사용하여 선택한 모델을 교육하는 과정입니다. 알고리즘은 입력 특성과 원하는 출력 간의 관계를 학습합니다.

평가: 훈련된 모델의 성능을 평가하기 위해 다양한 기술을 사용합니다.

초매개변수 조정: 성능을 최적화하기 위해 모델 및 알고리즘의 설정을 조정하는 작업이 포함됩니다.

배포: 훈련된 모델을 가져와 프로덕션에 배포하여 새로운 데이터에 대한 예측이나 결정을 내리는 데 사용할 수 있습니다.

모니터링 및 유지 관리: 배포된 모델의 성능을 모니터링하고 성능을 개선하기 위해 필요한 조정을 수행합니다.

다음은 문제와 데이터에 따라 기계 학습 알고리즘에 포함될 수 있는 몇 가지 일반적인 작업입니다.

Model

머신러닝 알고리즘과 모델은 서로 관련되어 있지만 동일한 것은 아닙니다. 모델은 입력 특성과 출력 특성 간의 관계를 수학적으로 표현한 것입니다.

알고리즘은 일련의 지침 또는 규칙이며 데이터의 최상의 표현을 찾는 프로세스입니다. 이 표현을 모델이라고 합니다. 알고리즘은 입력 데이터를 가져와 여기에 수학적 연산을 적용하여 모델을 구성하는 방정식 또는 함수에 대한 최상의 매개변수 또는 계수 세트를 찾습니다.

기계 학습에서는 알고리즘이 데이터로부터 학습하고 예측을 하기 위해 사용하는 수학 방정식이나 함수를 종종 모델이라고 합니다. 데이터로부터 학습하는 과정을 종종 모델 훈련이라고 합니다. 이러한 모델은 데이터에서 학습해야 하는 매개변수 집합으로 표현될 수 있습니다. 기계 학습 알고리즘의 목표는 데이터에 적합하고 새로운 데이터에 잘 일반화되는 최상의 매개변수 세트를 찾는 것입니다.

계수

기계 학습 알고리즘의 목표는 새로운, 보이지 않는 데이터를 예측하는 데 사용할 수 있는 일련의 수학 방정식 또는 함수로 표현되는 모델을 학습하는 것입니다.

알고리즘은 데이터 세트로 시작하여 데이터에 가장 잘 맞는 방정식에 대한 최상의 매개변수 세트를 찾기 위해 데이터 세트에 수학적 연산을 적용합니다. 계수라고도 하는 이러한 매개변수를 사용하여 새 데이터에 대한 예측이 이루어집니다.

따라서 기계 학습 알고리즘의 목표는 모델을 구성하는 수학 방정식 또는 함수에 대한 최상의 계수 세트를 찾아 새로운 데이터에 대해 정확한 예측을 하는 데 사용할 수 있도록 하는 것입니다.

머신러닝 용어에서 계수를 참조하는 데 사용할 수 있는 단어:

가중치: 이 용어는 모델이 신경망 또는 선형 모델일 때 자주 사용됩니다. 가중치는 알고리즘에 의해 학습되어 예측에 사용되는 값입니다.

파라미터: 이 용어는 알고리즘이 예측을 위해 학습하고 사용하는 모든 값을 나타낼 수 있는 일반적인 용어입니다.

하이퍼파라미터: 이 용어는 훈련 중에 알고리즘에 의해 학습되지 않고 사용자가 설정하는 매개변수를 나타냅니다. 이는 학습률이나 숨겨진 단위 수와 같은 알고리즘의 동작을 제어하는 ​​데 종종 사용됩니다.

특성 중요도: 데이터세트에서 예측을 수행할 때 특성(변수)의 상대적 중요성을 나타냅니다. 각 기능이 모델 예측에 얼마나 기여하는지 측정합니다.

모델 계수: 훈련 중에 알고리즘이 학습한 모델 매개변수를 나타내는 데 사용되는 용어입니다. 선형 및 로지스틱 회귀 알고리즘에서 일반적으로 사용되는 용어입니다.

위는 기계 학습의 알고리즘, 훈련, 모델 및 계수의 개념에 관한 것입니다.

일반적으로 알고리즘은 기계 학습 시스템의 "두뇌"입니다. 입력 데이터를 추론하고 이해하는 방법으로 함수를 사용합니다. 알고리즘은 이러한 방정식이나 함수를 데이터에 적용하고 매개변수를 조정하여 예측된 값과 실제 값 사이의 오류를 최소화함으로써 "생각"합니다. 이 프로세스의 결과는 데이터의 학습된 패턴이나 관계를 나타내는 계수 세트이며, 이는 주어진 데이터 세트에서 학습된 "지식"입니다. 그런 다음 이러한 패턴을 사용하여 기계 학습 시스템의 "사고" 부분인 새로운 데이터에 대한 예측을 수행할 수 있습니다.

위 내용은 기계 학습의 개념: 알고리즘, 훈련, 모델 및 계수의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!