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[[분류:인공지능]] ;Machine learning ;[[인공지능]] 연구분야 중 하나로, 인간의 뇌가 자연스럽게 수행하는 학습 능력을 컴퓨터로 구현하는 기술 == 머신러닝과 딥러닝 == * 인공 지능 : 자연 언어 처리, 전문가 시스템 분야, 영상 분석, 이론 증명(수학적 증명) * 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) == 분류 == * 비지도 학습 ** 군집 ** [[차원 축소]] *** [[차원의 저주]] *** [[주성분 분석|주성분 분석(PCA, Principal Component Analysis)]] *** [[독립성분 분석|독립성분 분석(ICA)]] *** [[자기 조직화 지도|자기 조직화 지도(SOM, Self-Organizing Map)]] * 지도 학습 ** 분류 *** [[SVM]] *** [[kNN]] ** 예측 *** [[선형 회귀]] *** [[로지스틱 회귀분석]] * 강화 학습 ** [[Q 러닝]] ** [[은닉 마코프 모델]] == 머신러닝 활용 == * 클래스 분류(Classification) ** 특정 데이터에 레이블(정답)을 붙여 분류 ** ex) 스팸 메일 분류, 필기 인식 등 * 클러스터링(Clustering) ** 값의 유사성을 기반으로 데이터를 여러 그룹으로 나눔 ** ex) 고객의 여러 가지 정보를 이용하여 그룹핑한 다음 최우수/우수/일반 고객 등으로 분류 * 추천(Recommendation) ** 특정 데이터를 기반으로 다른 데이터를 추천하는 것 ** ex) 사용자의 구매기록을 기반으로 다른 상품 추천 * [[회귀|회귀(Regression)]] ** 과거의 데이터로 미래의 데이터를 예측하는 것 ** ex) 주변 부동산 시세 정보를 이용하여 내년의 집값을 예측 * 차원 축소 ** 데이터의 특성을 유지하면서 데이터의 양을 줄이는 것 ** ex) 얼굴(큰 차원) 이미지에서 코, 눈(작은 차원) 등의 이미지에서 숫자를 추출 == 구현 절차 == # 데이터 전처리: 벡터화, [[레이블링]], [[결측치]] 처리 # 수치 분석: [[원핫 인코딩]], Feature(Factor) 선정 # 모델 선택: 적합 모델 선정 또는 전이학습 # [[하이퍼 파라미터]] 튜닝: 모델의 계층, 유닛, [[활성화 함수]], 학습비율 등 # 모델 테스트 및 분석: 학습된 모델의 성능의 측정, 분석 및 성능 개선 # 모델 제공 및 관리: 실제 응용 분야에 적용하고 지속적으로 관리
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