경희대 새로운생명체 인공지능 기말고사 정리, 기출문제

소개글

경희대학교 SW 자유이수 새로운생명체: 인공지능 강의 기말고사 범위 정리본 및 기출문제입니다.

2020-2학기 강의 수강하면서 직접 공부하기 위해 정리한 정리본입니다.
해당 학기 기말고사 기출문제 마지막페이지에 추가해두었으나 코로나 19 바이러스로 인한 특수 시기 였기 때문에 시험 방식이나 문제는 변경될 수 있습니다.

강의 내용이 교양치고 다소 이해하기 어려울 수 있으나 강의 들으시면서 이해한다면 해당 정리 자료의 내용도 이해하실 수 있을 것이고 해당 자료만으로 공부하셔도 시험에는 문제가 없을 것으로 생각됩니다. 참고하셔서 공부하시면 도움이 될 것 같습니다.

목차

없음

본문내용

Ⅰ. 기계학습 소개 및 처리과정
1. 기계학습(Machine Learning)이란?
가. 문제를 해결하기 위한 맞춤코드(Custom code)를 작성하지 않고 데이터를 일반 알고리즘에 공급하여, 데이터를 기반으로 자체 로직을 만듦.
나. 기계학습 개념 이해 예시: 분류(Classification)
1) 분류 알고리즘
가) 데이터를 서로 다른 그룹으로 분류, 이메일 스팸 분류 or 영화 리뷰 긍정·부정 분류
가) 동일한 알고리즘(범용 기계학습 알고리즘)이어도 다른 학습 데이터를 제공하면 다른 분류 로직 자동 생성
다. 학습(Training)과 테스트(Testing)
1) 학습(Training): 데이터를 가지고 기계학습 알고리즘에게 로직을 가르치는 과정
1) 테스트(Testing): 로직을 학습한 기계학습 알고리즘을 활용하는 과정
라. 특징(Feature)과 클래스 레이블(Class Label)
1) 특징(Feature): 기계학습 알고리즘을 학습할 때 사용하는 입력
2) 클래스 레이블(Class Label): 기계학습 알고리즘으로부터 기대하는 출력 ≒ 정답

1. 기계학습 분류
가. 지도학습
1) 정답(클래스 레이블)을 알려주면서 기계학습 알고리즘을 학습
1) 분류(Classification)
가) 특징을 토대로 입력 데이터를 클래스 레이블 값으로 분류, 클래스 레이블이 비연속적인 값
2) 회귀(Regression)
가) 특징을 토대로 입력 데이터의 값을 클래스 레이블들 사이의 값으로 예측, 클래스 레이블이 연속적인 값

참고 자료

없음