[2023] 방송통신대학교(방통대) 머신러닝 과목 출석수업과제물 리포트 방송통신대

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- 🧠 머신러닝의 핵심 개념과 처리 과정을 체계적으로 정리
- 📊 분류, 회귀, 군집화 등 다양한 머신러닝 주제를 상세히 설명
- 🤖 신경망 모델의 구성요소와 학습 알고리즘을 깊이 있게 다룸
미리보기

소개

"[2023] 방송통신대학교(방통대) 머신러닝 과목 출석수업과제물 리포트"에 대한 내용입니다.

목차

1. 머신러닝의 일반적 처리과정을 알고리즘 형태로 서술
2. 머신러닝의 4가지 주제의 정의, 학습 목표, 입력형태, 출력물, 적용 방법, 응용분야, 학습 유형 등을 테이블 형태로 작성
3. 신경망 모델의 3가지 구성요소에 대한 설명

본문내용

- 인공 신경세포
실제 신경세포가 수행하는 것과 유사한 수학적 함수로 정의
하나 이상의 다른 신경세포로부터 입력 신호를 받고 가중치를 곱한 뒤 모두 더해 가중합을 구함
입력신호의 가중합 u를 활성화 함수 ϕ에 입력해 출력 ϕ(u)을 생성
활성화 함수의 예시
계단함수: 가중합이 임계치를 넘어가면 1, 넘지 않으면 0을 출력
부호함수: 가중합이 임계치를 넘어가면 1, 넘지 않으면 -1을 출력하는 부호를 가진 함수
선형함수: 가중합 u에 대한 일차방정식의 형태를 가지는 함수
시그모이드 함수: 가중합을 0과 1 사이로 매핑하여 출력. 계단함수와 비슷하지만 미분이 가능함.
하이퍼탄젠트 함수: 가중합을 -1과 1사이로 매핑하여 출력. [ 생략 ]

참고자료

· 없음
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AI와 토픽 톺아보기
- 1. 머신러닝의 일반적 처리 과정
  
  머신러닝의 일반적 처리 과정은 데이터 수집, 데이터 전처리, 모델 선택 및 학습, 모델 평가, 모델 배포의 단계로 구성됩니다. 데이터 수집 단계에서는 문제 해결에 필요한 데이터를 수집하고, 데이터 전처리 단계에서는 데이터의 품질을 높이기 위해 데이터를 정제하고 변환합니다. 모델 선택 및 학습 단계에서는 문제에 적합한 머신러닝 모델을 선택하고 학습시킵니다. 모델 평가 단계에서는 학습된 모델의 성능을 평가하고, 모델 배포 단계에서는 실제 환경에 모델을 적용합니다. 이러한 일반적 처리 과정을 통해 머신러닝 기술을 효과적으로 활용할 수 있습니다.
- 2. 머신러닝의 4가지 주제
  
  머신러닝의 4가지 주요 주제는 지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습, 준지도 학습입니다. 지도 학습은 입력 데이터와 정답 레이블이 주어진 상태에서 모델을 학습시키는 방법입니다. 비지도 학습은 입력 데이터만 주어진 상태에서 데이터의 내재적 구조를 찾아내는 방법입니다. 강화 학습은 에이전트가 환경과 상호작용하며 보상을 최대화하는 방향으로 학습하는 방법입니다. 준지도 학습은 일부 데이터에 레이블이 있고 일부 데이터에 레이블이 없는 상황에서 모델을 학습시키는 방법입니다. 이 4가지 주제는 각각 고유한 특성과 장단점을 가지고 있어, 문제 상황에 따라 적절한 방법을 선택해야 합니다.
- 3. 신경망 모델의 구성요소
  
  신경망 모델의 주요 구성요소는 입력층, 은닉층, 출력층입니다. 입력층은 외부 데이터를 받아들이는 층이며, 은닉층은 입력 데이터를 변환하여 출력을 생성하는 층입니다. 출력층은 최종적인 결과를 출력하는 층입니다. 이 외에도 가중치, 편향, 활성화 함수 등이 신경망 모델의 핵심 구성요소입니다. 가중치는 입력 데이터와 은닉층 간, 은닉층과 출력층 간의 연결 강도를 나타내며, 편향은 각 뉴런의 활성화 기준을 조절합니다. 활성화 함수는 뉴런의 출력을 결정하는 함수로, 선형 함수, 시그모이드 함수, ReLU 함수 등이 사용됩니다. 이러한 구성요소들이 상호작용하며 신경망 모델의 학습과 추론을 가능하게 합니다.
- 4. 신경망 학습 알고리즘
  
  신경망 모델의 학습 알고리즘으로는 대표적으로 오차 역전파 알고리즘(Backpropagation)이 사용됩니다. 오차 역전파 알고리즘은 출력층에서 발생한 오차를 입력층까지 역으로 전파하면서 가중치와 편향을 조정하는 방식으로 학습을 진행합니다. 이를 통해 신경망 모델은 입력 데이터와 정답 데이터 간의 오차를 최소화하는 방향으로 학습됩니다. 최근에는 오차 역전파 알고리즘을 개선한 다양한 알고리즘들이 제안되고 있습니다. 예를 들어 Adam, RMSProp, AdaGrad 등의 최적화 알고리즘은 학습 속도와 안정성을 높이는 데 도움을 줍니다. 또한 드롭아웃, 배치 정규화 등의 기법은 과적합 문제를 해결하는 데 활용됩니다. 이러한 다양한 신경망 학습 알고리즘을 통해 복잡한 문제를 효과적으로 해결할 수 있습니다.
자료후기
Ai 리뷰

전반적으로 머신러닝의 개념과 구성 요소, 학습 알고리즘 등을 잘 정리하였습니다. 다만 각 과정에 대한 설명이 다소 부족한 부분이 있어 개선이 필요해 보입니다.

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