기계 학습에 관한 내용을 쓰다

지금부터 기계와 다른 다양한 지식을 배워보도록 하겠습니다.
저는 복습 and 기사로 만든 연습 and 개인의 비망록 총결산!
기념할 만한 첫 번째로.
우선 주요 내용인'머신러닝'부터!
⚠※ 준비 ※ 주의 ※⚠︎
• 전문 지식이 많지 않은 사람에게는 통속적이고 알기 쉽게 쓰는 것이 목표이다.
그러므로 엄밀히 말하면 내가 잘못한 점이 있다고 생각하는 것을 용서해 주십시오.
• 또한, 기본적으로 인터넷에서 찾아낸 수준 지식
엄밀히 말하면 수준이 아니라 잘못된 점이 있을 수 있다.
그럼 죄송합니다.지적해 주셨으면 좋겠습니다!

기계 학습은 무엇입니까?

위키백과설
기계 학습 은 인공지능 연구 과제 중의 하나 이다
이것은 컴퓨터를 이용하여 인류가 자연적으로 진행하는 학습 능력과 같은 기능을 실현하는 기술과 방법이다.
그런 것 같아요.
즉
'인공지능이라는 큰 틀의 일부에서 인류가 자연적으로 진행하는 학습 기능을
컴퓨터의 압도적인 정보 처리 능력을 이용하여 복잡하고 방대한 데이터도 가능하게 하다
내가 이렇게 설명하고 있어!
기본적으로 사람이 할 수 있는 일은 역시 사람이 하는 것이 비교적 좋다.
예를 들어 이미지 식별.
'그 사진이 인물상인지'등 눈으로 판단하면 상당히 특별한 경우를 제외하면 잘못된 것도 아니다.
하지만 기계가 판정하면 그렇지 않아요.
사람으로서 당연히 할 수 있는 일이라도
기계로서는 색깔의 집합일 뿐, 더 나아가 말하면 숫자의 집합만 식별할 수 있기 때문에 잘못될 수도 있다.
그럼 기계는 왜 쓰는 거야?
이유는 "대량의 데이터라도 힘들지 않고 자동으로 진행할 수 있다"며 간단하다.
수백장에서 수천장 정도의 그림이라면 사람이라도 다 보고 하나하나 판별해 낼 수 있다.
상당히 피곤하다.웃다 웃다
하지만 수만 장 이상의 그림이라면 손으로 하는 것은 사실상 불가능하다고 생각한다.
이럴 때 피로 없이 대량으로 처리할 수 있는'머신러닝'이 유용하다.
이외에도 편파적이지 않게 데이터를 단순히 숫자로 보기 때문에 일부 사람들이 주목하기 어려운 것들도 눈에 띈다.
그냥'머신러닝'이라는 단어일 뿐,'무엇이든 할 수 있다'는 환상은 품지 않는다.
좋은 점과 나쁜 점을 충분히 이해한 다음에.
사람이 할 수 없는 일은 기계 학습을 잘 이용하여 해결해야 한다.

기계 학습의 종류

기계 학습에는 종류가 있다.
모두가 알고 있는 것은'교사가 있어 공부한다'는 것과'무교사가 공부한다'는 것이다.
이외에도'반 선생님은 공부가 있다'와'강화학습'등이 존재한다
사회에서 말하는 기계학습 중 많은 것들이 최초의 두 가지로 여겨지는데, 특히'교사가 있어야 공부가 있다'는 것이기 때문에 문제없다.

교사도 있고 공부도 있다

교사가 공부하는 것은 말 그대로 교사가 공부하는 것이다.
일반적으로 교사는 사람이다.
인간은 기계에 대해
"이것은 정답이고, 이것은 잘못된 것이다."
이런 상황에서의 값은 ○○이다. 이런 상황에서는××、・”
이렇게 알려드릴게요.
답을 모르는 데이터에서도 몇 가지 답을 추측할 수 있다.
이것이 바로 교사가 공부하는 것이다.
분위기를 잡기 위해서 그림으로 설명하자면.

이런 교사의 데이터가 있어요.
새로 온 라벨이 불분명할 때 (A에 속하는지 B에 속하는지 알 수 없음)
소속을 판정하는 해시태그는 교사와 학습이다.

이번 경우 새로운 데이터는 라벨 "A"에 속할 것으로 예상됩니다!
'교사도 있고 공부도 있다'에서도 종류로 나뉜다
주로
구한 답은 수치'회귀'와
두 가지 요구된 답안은 라벨의 분류이다.
상술한 그림은'분류'다.

교사 없는 공부

이에 비해 교사의 학습은 없다
답이 없는 데이터에서 어떤 법칙을 찾은 것 같다.
전술했어
이어 "편견 없이 단순히 데이터를 숫자로 보는 것이기 때문에 사람들이 쉽게 알아채지 못하는 부분도 눈에 띈다"고 덧붙였다.
교사의 공부가 없다는 얘기다.
이것도 그림으로 설명하면...

태그 없는 데이터

이렇게 가까운 것을 하나의 집합으로 보는 것이 바로'무교사 학습'이다.(맞아, 난 그림을 잘 못 써.)
교사가 있고 공부가 있는 것과 달리'이건 A, B다'라는 대답은 하지 않았다
분리된 데이터를 보고 라벨을 붙이다.
기계는 단지 데이터를 분리해서 인류가 볼 때를 기다릴 뿐이다
해당 집합을 나타내는 꼬리표를 붙일 수 없는 경우도 있다.
'교사 없는 공부'는 어떤 기준으로'비슷한 것'을 수집하는 기술이라고 할 수 있다.
'무교사 학습'에도'클러스터링'과'이상검사'등의 종류가 있다.

총결산

·머신러닝은 인공지능의 한 영역에서 기계로'인간은 자연스럽게 진행되고 있다'는 것을 실현하는 것이다.
• 많은 경우에 사람이 할 수 있는 일은 사람이 하는 것이 좋다.
· 크게'유교사학습'과'무교사학습'으로 나뉜다.
•'교사가 있어야 배울 수 있다'는 것은 기계에 대답함으로써 예측을 가능하게 하는 것이다.
·'무교사 학습'은 어떤 기준으로 데이터 중의'비슷한 것'을 수집하는 것을 말한다.

후기

어때요?
너무 많이 넣으면 어떨 것 같아.
처음으로 여기서 끝내고 싶어요!
나는 다음부터 수법에 대해 하나하나 상세히 설명하고 싶다.
여기까지 읽어주셔서 감사합니다!