인공지능과 기계학습 중간정리

문서 내 토픽

1. 예측자

예측자는 Y=AX의 관계가 선형일 때 사용된다. 예측자를 구하는 과정은 다음과 같다: 1) 임의의 값 A 설정 2) 주어진 데이터의 X를 대입하여 예측값 Y 출력 3) 목표값과 출력값을 비교하여 오차(error) 구하기 4) 오차가 양수인 경우 A를 늘려야 하며, 오버슈팅을 방지하기 위해 A를 조금씩만 조정해야 한다. 5) 이러한 과정을 반복(iteration)하여 A를 조정해나가는 것이 예측자 구하기의 핵심이다.
2. 분류자

분류자는 X·Y 평면에서 두 그룹을 분류하는 선형분류자를 말한다. 분류자 학습 과정은 다음과 같다: 1) 임의의 분할선을 가정한다 2) 학습데이터를 대입해 출력값을 구한 후 목표값과 비교하여 오차를 구한다 3) 오차와 입력값을 이용하여 분할선의 기울기 변화량 ΔA를 구한다 4) 새로운 분류자를 구한다 Y'=(A+ΔA)X. 학습률은 단일 학습데이터의 영향을 줄이고 데이터 오류의 영향을 제한하는 효과가 있다.
3. 신경망

신경망은 뉴런의 원리를 모방한 것으로, 뉴런은 일방향성을 가지고 순전파로 신호를 전달한다. 뉴런은 활성화함수를 통해 출력이 발생하며, 계단함수나 시그모이드함수 등이 활성화함수로 사용된다. 신경망 학습은 1) 임의의 가중치 W 설정 2) W와 계층1의 입력 I를 조합하여 계층2의 입력값 X 구하기 3) X를 시그모이드 함수에 대입하여 출력값 Y 구하기의 과정을 거친다. 행렬을 이용하면 3개 계층의 신경망 모델링이 가능하다.

Easy AI와 토픽 톺아보기

1. 예측자

예측자는 기계 학습 모델의 한 유형으로, 입력 데이터를 바탕으로 미래의 결과를 예측하는 역할을 합니다. 예측자는 과거 데이터 패턴을 분석하여 새로운 데이터에 대한 예측을 수행합니다. 이를 통해 의사결정 지원, 수요 예측, 위험 관리 등 다양한 분야에서 활용될 수 있습니다. 예측자의 정확성은 데이터의 품질, 모델의 복잡성, 하이퍼파라미터 튜닝 등 여러 요인에 의해 결정됩니다. 따라서 예측자 모델을 개발할 때는 이러한 요인들을 면밀히 고려해야 합니다. 또한 예측 결과에 대한 해석 가능성과 설명 가능성도 중요한 고려사항이 됩니다. 예측자는 인공지능 기술의 핵심 구성요소로, 앞으로 더욱 발전하여 다양한 분야에서 활용될 것으로 기대됩니다.
2. 분류자

분류자는 기계 학습 모델의 한 유형으로, 입력 데이터를 미리 정의된 범주로 구분하는 역할을 합니다. 분류자는 데이터의 특징을 분석하여 해당 데이터가 어떤 범주에 속하는지 판단합니다. 이를 통해 이미지 인식, 문서 분류, 스팸 필터링 등 다양한 응용 분야에서 활용될 수 있습니다. 분류자의 성능은 데이터의 품질, 모델의 복잡성, 하이퍼파라미터 튜닝 등 여러 요인에 의해 결정됩니다. 따라서 분류자 모델을 개발할 때는 이러한 요인들을 면밀히 고려해야 합니다. 또한 분류 결과에 대한 해석 가능성과 설명 가능성도 중요한 고려사항이 됩니다. 분류자는 인공지능 기술의 핵심 구성요소로, 앞으로 더욱 발전하여 다양한 분야에서 활용될 것으로 기대됩니다.
3. 신경망

신경망은 인간의 뇌 구조를 모방한 기계 학습 모델의 한 유형입니다. 신경망은 입력 데이터를 받아 여러 층의 노드와 연결 가중치를 통해 복잡한 패턴을 학습하고 출력을 생성합니다. 이를 통해 이미지 인식, 음성 인식, 자연어 처리 등 다양한 분야에서 뛰어난 성능을 보입니다. 신경망의 성능은 데이터의 양과 품질, 모델 구조, 하이퍼파라미터 튜닝 등 여러 요인에 의해 결정됩니다. 따라서 신경망 모델을 개발할 때는 이러한 요인들을 면밀히 고려해야 합니다. 또한 신경망의 내부 작동 원리에 대한 해석 가능성과 설명 가능성도 중요한 과제로 대두되고 있습니다. 신경망은 인공지능 기술의 핵심 구성요소로, 앞으로 더욱 발전하여 다양한 분야에서 활용될 것으로 기대됩니다.

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