기계 학습 - 시작하기

머신러닝은 인공지능의 한 분야입니다. 인공지능에 대한 연구는 '추론'에 초점을 두고 '지식'에 초점을 맞춘 다음 다시 '학습'에 이르기까지 자연스럽고 명확한 경로를 따릅니다. 분명히 머신러닝은 인공지능을 구현하는 방법, 즉 머신러닝을 인공지능의 문제를 해결하기 위한 수단으로 활용하는 방식이다. 지난 30년 동안 기계 학습은 확률 이론, 통계, 근사 이론, 볼록 분석, 계산 복잡성 이론 및 기타 분야를 포함하는 다분야 학제간 주제로 발전했습니다. 기계 학습 이론은 주로 컴퓨터가 자동으로 "학습"할 수 있도록 하는 알고리즘의 설계 및 분석을 포함합니다. 머신러닝 알고리즘은 데이터로부터 패턴을 자동으로 분석 및 획득하고, 그 패턴을 활용하여 알려지지 않은 데이터를 예측하는 알고리즘의 일종입니다. 학습 알고리즘에는 많은 양의 통계 이론이 포함되기 때문에 기계 학습은 특히 통계 학습 이론이라고도 알려진 추론 통계와 밀접한 관련이 있습니다. 알고리즘 설계 측면에서 기계 학습 이론은 달성 가능하고 효과적인 학습 알고리즘에 중점을 둡니다. 많은 추론 문제는 프로그램 없이는 따라가기가 어렵습니다. 따라서 기계 학습 연구의 일부는 다루기 쉬운 근사 알고리즘을 개발하는 것입니다.

머신러닝은 데이터 마이닝, 컴퓨터 비전, 자연어 처리, 생체 인식, 검색 엔진, 의료 진단, 신용 카드 사기 탐지, 증권 시장 분석, DNA 서열 분석, 음성 및 필기 인식, 전략 게임 및 로봇에 널리 사용되었습니다. , 등. .

정의

머신러닝의 정의는 다음과 같습니다.

• 머신러닝은 인공지능의 과학입니다. 이 분야의 주요 연구 대상은 인공지능, 특히 경험적 학습에서 특정 알고리즘의 성능을 향상시키는 방법입니다.
• 머신러닝은 경험을 통해 자동으로 향상될 수 있는 컴퓨터 알고리즘에 대한 연구입니다.
• 머신러닝은 데이터나 과거 경험을 활용하여 컴퓨터 프로그램의 성능 표준을 최적화합니다.

자주 인용되는 영어 정의는 다음과 같습니다. 컴퓨터 프로그램은 P로 측정된 T의 작업 성능이 경험 E로 향상되는 경우 작업 T의 일부 클래스 및 성능 측정 P와 관련하여 경험 E에서 학습한다고 합니다.

카테고리

머신러닝은 다음 범주로 나눌 수 있습니다.

• 지도 학습은 주어진 훈련 데이터 세트에서 함수를 학습합니다. 새로운 데이터가 도착하면 이 함수를 기반으로 결과를 예측할 수 있습니다. 지도 학습의 훈련 세트 요구 사항은 입력과 출력을 포함하는 것이며, 이는 특성이자 목표라고도 할 수 있습니다. 훈련 세트의 객체에는 사람이 라벨을 붙입니다. 일반적인 지도 학습 알고리즘에는 회귀 분석 및 통계 분류가 포함됩니다.

지도 학습과 비지도 학습의 차이점은 훈련 세트 목표에 사람이 라벨을 붙였는지 여부입니다. 모두 훈련 세트가 있고 둘 다 입력과 출력이 있습니다

• 지도 학습과 비교하여 비지도 학습은 훈련 세트에 사람이 표시한 결과가 없습니다. 일반적인 비지도 학습 알고리즘은 클러스터링입니다.
• 준지도 학습은 지도 학습과 비지도 학습의 중간 형태입니다.
• 강화 학습은 관찰을 통해 행동을 수행하는 방법을 학습합니다. 각 행동은 환경에 영향을 미치며, 학습 주체는 주변 환경에서 관찰한 피드백을 기반으로 판단을 내립니다.

참고자료

• Bishop, C.M.(1995), "패턴 인식을 위한 신경망", Oxford University Press. ISBN 0-19-853864-2.
• Bishop, C.M.(2006), "패턴 인식 및 기계 학습", Springer.
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Mitchel.l, T. (1997). "기계 학습", McGraw Hill. ISBN 0-07-042807-7
Sholom Weiss, Casimir Kulikowski(1991).
• 학습하는 컴퓨터 시스템, Morgan Kaufmann.

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