machineLearning 이란?

machineLearing 이란?

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머신러닝이란 사람이 학습하고 답을 찾아내는 사고를 컴퓨터가 스스로 생각하고 학습해내는 것을 말합니다. 우리가 어느 정도의 샘플 데이터를 입력해서 데이터 사이에서 패턴을 찾아내서 그것을 기반으로 컴퓨터 자체가 미래나 답을 예측하는 것입니다.

특징과 규칙을 찾기

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어떤 특징들을 갖고 있는 데이터 들은 벡터에 한곳에 모여있을 것입니다. 각각의 특징을 갖고 있는 데이터들을 벡터에 올린 후 각 데이터마다 선을 그어 주면 컴퓨터도 쉽게 판단 할 수 있게 해야합니다.

회귀 분석

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Y가 연속된 값일 때 Y = f(X)와 같은 모델로 나타내는 것입니다. 가장 기본적인 모델은 Y = ax + b입니다. 이것이 선형회귀 입니다. Y를 종족 변수로 부르고 X를 독립 변수라고 부릅니다. X가 1차원이면 단순회귀 X가 2차원이상이면 다중 회귀라고 부릅니다.

머신 러닝의 종류

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1.교사 학습

교사학습이란 데이터를 입력할 때 답도 같이 주면서 학습 시키는 것입니다. 데이터가 맞는지 아닌지 판단하여 다른데이터가 들어왔을 때 답이 없어도 판단 할 수 있게 되는 것입니다.
예를 들어서 글자가 무엇을 나타내는지 판단할 때 사용할 수 있습니다.

2.비교사 학습

비교사 학습은 교사 학습과 달리 답이 정해져있지 않습니다. 데이터들의 특징들을 판단해 규칙성을 찾아서 사람들도 알 수 없는 본질적인 구조 등을 확인할 때 사용합니다. 예)클러스터 분석, 주성분 분석, 벡터 양자화, 자기 조직화 등

3. 강화 학습

지금 현재 환경을 관찰해서 어떻게 대응할지 관련된 문제를 다룹니다. 위의 사진과 같이 지금의 환경에 맞게 agent가 가장 보상을 많이 받을 수 있는 선택을 할 수 있게 해주는 것이 강화 학습입니다. 예) 각종 게임을 실행 할때 죽으면 보상을 안주고 잘할 때 마다 보상을 주는 식으로 학습 한다면 나중에는 자동으로 게임을 클리어 할 것이다.