머신러닝2 [AI학습방법]인공지능 학습, 비지도 학습 알아 보기 2장 비지도 학습(UnsupervisedLearning)은 머신러닝의 한 종류로, 레이블이 지정되지 않은 데이터로부터 패턴이나 구조를 찾아내는 학습 방법입니다. 입력값은 있지만 정답 없이 기계가 스스로 데이터의 구조를 학습하도록 하여 데이터 내 숨겨진 특징이나 그룹을 발견하게 합니다. □ 비지도 학습의 목표 및 종류비지도 학습의 주요 목표는 데이터에 내재된 구조나 패턴을 탐색하는 것이며, 이를 통해 데이터를 새로운 방식으로 해석하거나 더 나은 의사결정을 위한 정보를 제공합니다. 또한 숨겨진 사용자 집단을 찾습니다. 비지도 학습의 대표적인 예로는 클러스터링, 차원 축소, 연관 규칙 학습이 있습니다. 1. 클러스터링(Clustering) 군집화클러스터링은 비슷한 특성을 가진 데이터 포인트들을 그룹화하는 과정입.. 2024. 6. 5. [AI학습방법]인공지능의 학습, 그림 코딩으로 지도학습 알아보기 1장 지도학습(Supervised Learning)은 머신러닝의 한 방법으로, 인공지능에게 정답을 알려주며 문제(입력)와 답(출력)이 구성된 데이터들이 주어질 때, 새로운 문제를 풀 수 있는 함수, 패턴을 찾는 방법입니다. 데이터에 정확한 예측을 할 수 있는 일반화된 모델을 개발합니다. □ 인공지능 포함관계인공지능 단계는 소프트웨어 인공지능 머신러닝 딥러닝 순으로 문제 해결 기법의 계층으로 나타납니다. 머신러닝은 지도학습, 비지도 학습, 강화학습으로 구분합니다. 딥러닝은 머신러닝의 학습 구분을 모두 포함하며, 다층을 이용한 인공 신경망으로 대규모 데이터에서 복잡한 패턴을 학습합니다. 1. 소프트웨어소프트웨어(software)는 컴퓨터나 전자 기기가 특정 작업을 수행할 수 있도록 지시하는 명령어나 데이터의 .. 2024. 5. 31. 이전 1 다음 728x90
