챗GPT로 알아보는 인공지능과 머신러닝 : 머신러닝 초보자 가이드

인공 지능 (AI)과 머신러닝 (ML)이라는 용어는 현재 매우 인기가 있습니다. 그들은 일반적으로 교환하여 사용되는 사실에도 불구하고, 그들은 동일하지 않습니다. 기계가 인간 지능을 필요로하는 작업을 수행 할 수있는 모든 기술은 인공 지능의 광범위한 범주에 속합니다. (AI). 다른 한편으로, 기계 학습 (ML)은 기계가 데이터에서 배우고 시간에 따라 성능을 향상시킬 수있는 능력을 부여하는 정확한 방법을 설명합니다. 초보자를위한 기계 학습을 해석하기 위해, 우리는 이 포스트에서 그것을 더 자세히 살펴볼 것입니다.


머신러닝은 정확히 무엇입니까?


기계 학습(Machine Learning, ML)은 컴퓨터가 명시적인 프로그래밍보다는 경험을 통해 배울 수 있는 데이터 분석 방법이다. 전통적인 프로그래밍에서, 프로그램자는 컴퓨터의 규칙을 준수합니다. 그러나 ML에서는 기계가 데이터로부터 배우면서 자신의 규칙을 구축합니다. 이것은 기계가 사람들이 즉시 볼 수없는 패턴과 연결을 발견 할 수있게 합니다.


# # 기계 학습 유형


감독된 학습, 감독되지 않은 학습 및 강화 학습은 기계 학습의 세 가지 주요 범주입니다.


지시된 학습 ##


가장 인기있는 종류의 기계 학습은 감독 학습입니다. 감독된 학습에서, 라벨링된 교육 데이터는 컴퓨터에 전달됩니다. 기계의 경우, 라벨은 손에 있는 문제에 대한 "옳은"해결을 나타냅니다. 예를 들어 이미지에서 고양이와 개를 구별 할 수있는 기계를 만들고 싶다면 고양이나 개로 태그 된 일련의 이미지를 제공 할 것입니다. 이 시스템은이 훈련 데이터를 사용하여 개와 고양이에게 독특한 패턴과 특성을 발견합니다.


모니터링되지 않은 학습


이름에서 알 수 있듯이, 감독되지 않은 학습은 태그 된 데이터를 사용하지 않습니다. 대신, 데이터 집합이 기계에 제공되며, 기계는 패턴과 관계를 스스로 찾도록 지시됩니다. 감독되지 않은 학습은 종종 데이터 클러스터링에서 사용되며, 관련 데이터 포인트가 컴퓨터에 의해 그룹화되도록 요청됩니다.Unsupervised learning is frequently used in data clustering, where related data points are asked to be grouped together by the computer.


보상 기반 학습


강화 학습이라고 불리는 일종의 인공 지능은 사람들의 학습 방식을 기반으로합니다. 기계는 강화 학습에서 실수를 통해 배운다. 그것은 할 수있는 활동의 목록을 제공하고, 그 행동에 따라 보상이나 처벌의 형태로 피드백을 제공합니다. 시스템은 점차적으로 어떤 행동이 원하는 결과를 가져올 가능성이 가장 높다는 것을 배웁니다.


머신러닝의 과정은 무엇입니까?


기계 학습 알고리즘은 데이터에서 패턴과 연결을 찾기 위해 만들어집니다. 이러한 알고리즘은 데이터의 링크와 패턴을 설명하는 모델을 구축하여 작동합니다. 신선한 데이터를 바탕으로 모델은 예측이나 분류를 생성하는 데 사용됩니다.머신러닝 모델을 개발하는 데 필요한 단계는 다음과 같습다.


1. **데이터 컬렉션**: 기계 학습 모델을 훈련하는 데 필요한 데이터를 수집하는 것은 기계를 만드는 첫 단계입니다.


2. **Data Preparation**: 데이터는 모델에서 사용할 수 있기 전에 청소 및 조직되어야 합니다. 이것은 기계 학습 알고리즘에 대한 데이터를 준비하는 것, 예를 들어 그것을 청소하고 외관을 제거하는 것과 같습니다.


3. ** 모델 교육**: 데이터가 조직되고 청소되면 기계 학습 모델을 훈련해야 합니다. 알고리즘이 데이터의 패턴과 관계를 인식하기 위해서는 데이터가 데이터에 공급되어야 한다.


4. ** 모델 평가 **: 모델이 훈련되면 얼마나 잘 작동하는지 확인하기 위해 모델을 평가해야합니다. 이를 위해 모델이 이전에 본 적이 없는 데이터 수집이 테스트됩니다.


5. ** 모델 배포 **: 모델이 훈련되고 평가된 후 배포를 위해 준비되어 있습니다. 모델을 사용하여 새로운 데이터를 예측하거나 분류하려면 애플리케이션이나 시스템에 통합되어야 합니다.


## 현실 세계에서 기계 학습 응용 프로그램


기계 학습이 적용 될 수있는 여러 분야가 있습니다. 다음은 기계 학습에 대한 몇 가지 일반적인 용도입니다.


** 이미지 및 음성 인식 ** : 이미지 및 말 인식은 기계 학습을 광범위하게 사용합니다. 기계 학습은 예를 들어 얼굴 인식 기술에서 사진에서 얼굴을 인식하는 데 사용됩니다.


* 추천 시스템 **: Netflix 및 Amazon에서 사용하는 시스템은 종종 기계 학습을 사용합니다. 이 프로그램은 사용자 행동을 평가하고 기계 학습 알고리즘을 사용하여 맞춤 추천을 생성합니다.


** 사기 탐지 ** : 신용 카드 사기와 같은 사기 거래는 기계 학습을 사용하여 감지 할 수 있습니다.


**예측 유지 보수**: 센서 데이터를 기반으로 기계 학습을 사용하여 기계 또는 다른 장비 부작용을 예측할 수 있습니다.


# 요약


머신러닝을 사용하면 기계가 데이터로부터 배우고 점차적으로 성능을 향상시킬 수 있습니다.