[AI] 기계학습(Machine Learning)

Machine Learning(기계학습)이란?

인공지능의 한 분야로 경험을 통해 자동으로 개선하는 컴퓨터 알고리즘

데이터 및 통계를 기반으로 한 예측 모델

 

기계학습의 3가지 유형

1. Supervised Learning (지도 학습, 감독 학습)

2. Unsupervised Learning (비지도 학습)

3. Reinforcement Learning (강화 학습)

 

 

1. Supervised Learning (지도 학습, 감독 학습)

 

훈련 데이터(Training Data)로부터 하나의 함수를 유추해내기 위한 방법

문제(Feature)와 정답(Label) 제공

 

 

지도 학습의 예

• Classification(분류)

 

 

고양이 사진 1000장과 함께 정답 CAT을 입력하여 학습시키고 강아지 사진 1000과 함께 정답 DOG를 입력하여 학습을 시킨 후 새로운 고양이 사진을 입력하면 97% CAT 이런식으로 결과가 나온다. 

(학습시킨 사진이 아니라면 100%까지 나오기는 힘들다.)

 

만약 고양이 사진 900장에 강아지 사진 100장이 섞여서 CAT이라고 입력되었다면 그것은 잘못된 학습이다.

 

일반인 X-RAY, 폐암환자 X-RAY 사진 비교

여러 학생의 데이터를 입력한 후 특정 학생이 휴학 할 것인가 안할 것인가의 여부 등 다양하게 사용될 수 있다. 

 

 

• Regression(회기 분석)

Train Data를 토대로 연속된 값(그래프)를 예측하는 문제로 값을 예측할 때 사용된다. (통계학에서도 많이 쓰임)

즉 답이 1, 0 처럼 딱 떨어지지 않고 어떤 수나 실수로 예측 될 수 있다. 

 

ex) 연봉 예측

 

모든 데이터를 전부 학습 시키지 않고 일부는 Train Data 나머지는 Test Data로 사용한다. 

Test Data의 예측 결과 값과 실제 결과값을 비교하여 오차를 확인한다.

 

 

2. Unsupervised Learning (비지도 학습, 자율 학습)

 

데이터가 어떻게 구성되었는지를 알아내는 문제의 범주에 속함

지도학습, 강화학습과는 달리 입력값에 대한 목표치가 주어지지 않음

 

비지도 학습의 예

 

• Anomaly Detection(이상 징후 감지)

정상으로 규정된 데이터와 다른 특징을 가지는 데이터는 찾아내는 방법이다. 

 

예를 들어 신용 카드 거래 내역을 조사하여 일반적이지 않은 패턴을 발견(Anomaly)하면 금융사고가 아닌지 확인을 위해 결제를 멈추고 확인 전화를 통해 안전한 거래임을 확인하는 것이다. 

300만명이 고객일 때 전부 다른 Max를 정해 관리해야한다. 

 

• Clustering(군집)

그룹화를 통한 예측, 그룹 특성차이를 분석한다. 

 

예를 들어 어떠한 꽃들 사진이 있고 이 사진들이 어떤 꽃인지 정답이 없는 데이터에 대해 잎의 수, 색상, 모양 등에 대한 특성을 토대로 코스모스, 해바라기, 민들레 등 군집으로 나는 것이다. 

 

 

 

3. Reinforcement Learning (강화 학습)

 

어떤 환경을 탐색하는 에이전트가 현재의 상태를 인식하여 어떤 행동을 취한다. 

그러면 그 에이전트는 환경으로 부터 보상(Reward)을 얻게 된다. 강화학습의 알고리즘은 그 에이전트가 앞으로 누적될 포상을 최대화하는 일련의 행동으로 정의되는 정책을 찾는 방법

 

게임(알파고), 로봇

 

ex) 반려동물의 배변 훈련과 비슷하다고 생각하면 된다. 강아지(Agent)가 배변패드에서 올바르게 배변활동을 했을 때(Action) 보상으로 간식(Reward)을 주게 되면 강아지가 간식을 먹기 위해 배변 활동 시 배변 패드에서 하게 될 것

 

 

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Microsoft 인공지능 교육 1일차(22.01.10)

위에서 작성한 내용이지만 기계학습만을 따로 기록하고 싶어서 일부를 따로 게시글로 저장