728x90 반응형 기계학습3 6. 기계학습 방식의 종류 2020/05/06 - [분류 전체보기] - [AI 기초] 5. 기계학습의 의미와 학습 과정 기계학습은 위 글에서 설명한 일반적인 방법을 따르되, 구체적인 방식의 차이에 따라 크게 세 가지(지도 학습,비지도 학습, 강화학습)로 구분할 수 있다. 이번 글을 통해 각 기계학습 방법의 특징과 각 방법이 어떤 과제 수행에 적합한지 정리해보고자 한다. *강화 학습을 지도 학습에 속하는 방법으로 분류하는 경우도 있다. 나는 가장 보편적인 분류 방법으로, 강화학습을 독립적인 것으로 나눠 설명할 것이다. *2021년 기준 최근 준지도학습 semisupervised learning에 대한 주목이 늘고 있다. 추후 더 공부를 한 뒤 부연 설명을 추가할 예정이다. 1. 지도학습 (Supervised Learning) ① 예.. 2020. 5. 13. 4. 기계학습의 의미와 학습 과정 세상에 막 태어났을 때에는 고양이와 개를 구별하지 못했을 것이다. 하지만 지금의 우리는 고양이와 개를 구별할 수 있다. 사진, 영상, 목격 등을 통해 고양이와 개의 각 특징을 발견하고 이들을 구별할 수 있도록 학습했기 때문이다. 우리의 학습 과정과 유사한 알고리즘을 통해 기계를 학습시키는 것이 바로 기계학습이다. 이번 글을 통해 기계학습의 정의와 기본 원리 그리고 기계학습의 종류에 대해 정리해 보고자 한다. 1. 기계학습(머신러닝, Machine Learning, ML)의 정의 경험(E)을 통해 컴퓨터가 주어진 지식에서 패턴을 익혀 새로운 과제(T)가 주어져도 이를 잘(P) 수행할 수 있도록 기계를 학습시키는 기술을 개발하는 분야. 더보기 ▷the study of computer algorithms th.. 2020. 5. 6. 2. 인공지능의 세부 분야 2020/04/06 - [AI/AI 기초] - 1. 인공지능의 의미와 종류 앞선 글을 통해 인공지능이란 무엇인지 그리고 인간의 지능을 모방한 정도에 따라, 혹은 개발 방법론에 따라 인공지능을 어떻게 분류할 수 있는지에 대해 정리해 보았다. 이번에는 인공지능 연구가 어떤 세부 분야들로 나뉘어 진행되고 있는지에 대해 정리하고자 한다. 인공지능의 세부 분야 (Branches of Artificial Intelligence) 이를 분류하는 기준은 각 기관, 연구자에 따라 다양하며 기술이 발전함에 따라 가변적이다. 즉 인공지능 분야 분류의 표준은 없다. 다양한 분류 도표 중 나의 글의 흐름과 가장 유사한 다이어그램(Mills, M.(2016))을 가져왔다. 다음 글을 읽기 전 명심해야 할 점은 다음에 제시된 분야.. 2020. 4. 16. 이전 1 다음 728x90 반응형
