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| [[분류:인공지능]]
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| ;Machine learning | | ;Machine learning |
| ;[[인공지능]] 연구분야 중 하나로, 인간의 뇌가 자연스럽게 수행하는 학습 능력을 컴퓨터로 구현하는 기술
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| | == 개요 == |
| | [[인공지능]] 연구분야 중 하나로, 인간의 뇌가 자연스럽게 수행하는 학습 능력을 컴퓨터로 구현하는 기술 |
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| == 머신러닝과 딥러닝 == | | == 머신러닝과 딥러닝 == |
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| * 머신 러닝 : 선형 회귀, 로지스틱 회귀, 소프트 맥스, 신경망(neural net) | | * 머신 러닝 : 선형 회귀, 로지스틱 회귀, 소프트 맥스, 신경망(neural net) |
| * 딥 러닝 : 신경망을 3 개 이상 중첩, CNN(이미지 인식 기능), RNN(자연어 처리, 챗봇) | | * 딥 러닝 : 신경망을 3 개 이상 중첩, CNN(이미지 인식 기능), RNN(자연어 처리, 챗봇) |
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| == 분류 ==
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| * 비지도 학습
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| ** 군집
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| ** [[차원 축소]]
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| *** [[차원의 저주]]
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| *** [[주성분 분석|주성분 분석(PCA, Principal Component Analysis)]]
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| *** [[독립성분 분석|독립성분 분석(ICA)]]
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| *** [[자기 조직화 지도|자기 조직화 지도(SOM, Self-Organizing Map)]]
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| * 지도 학습
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| ** 분류
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| *** [[SVM]]
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| *** [[kNN]]
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| ** 예측
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| *** [[선형 회귀]]
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| *** [[로지스틱 회귀분석]]
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| * 강화 학습
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| ** [[Q 러닝]]
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| ** [[은닉 마코프 모델]]
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| == 머신러닝 활용 == | | == 머신러닝 활용 == |
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| ** ex) 얼굴(큰 차원) 이미지에서 코, 눈(작은 차원) 등의 이미지에서 숫자를 추출 | | ** ex) 얼굴(큰 차원) 이미지에서 코, 눈(작은 차원) 등의 이미지에서 숫자를 추출 |
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| == 구현 절차 ==
| | [[분류:인공지능]] |
| # 데이터 전처리: 벡터화, [[레이블링]], [[결측치]] 처리
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| # 수치 분석: [[원핫 인코딩]], Feature(Factor) 선정
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| # 모델 선택: 적합 모델 선정 또는 전이학습
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| # [[하이퍼 파라미터]] 튜닝: 모델의 계층, 유닛, [[활성화 함수]], 학습비율 등
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| # 모델 테스트 및 분석: 학습된 모델의 성능의 측정, 분석 및 성능 개선
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| # 모델 제공 및 관리: 실제 응용 분야에 적용하고 지속적으로 관리
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