지도학습과 비지도학습의 원리 및 응용

소개

"지도학습과 비지도학습의 원리 및 응용"에 대한 내용입니다.

목차

1. 서론

2. 본론
(1) 지도학습의 개념과 이론적 기초
(2) 지도학습의 알고리즘 유형과 특징
(3) 비지도학습의 개념과 이론적 기초
(4) 비지도학습의 알고리즘 유형과 특징
(5) 지도학습과 비지도학습의 비교 분석
(6) 실제 산업 분야에서의 지도학습 응용 사례
(7) 실제 산업 분야에서의 비지도학습 응용 사례
(8) 융합적 접근과 새로운 학습 패러다임
(9) 사회적 함의와 비판적 논의

3. 결론

4. 참고문헌

본문내용

1. 서론

인공지능 연구의 중심에는 기계학습이 있으며, 그 핵심 방법론으로 지도학습과 비지도학습이 있다. 이 두 학습 방식은 데이터 처리와 지식 습득 과정에서 상이한 원리를 기반으로 하지만, 서로 보완적 성격을 띠며 다양한 응용 영역에서 활용된다. 지도학습은 명확한 정답이 주어진 데이터로 학습하여 새로운 데이터를 예측하는 데 초점을 맞추고, 비지도학습은 정답이 주어지지 않은 데이터에서 숨은 구조를 탐색한다. 본 보고서는 두 학습 방식의 원리적 차이를 학문적으로 고찰하고, 산업과 사회 전반에서의 응용 사례를 검토함으로써 이들의 의의를 종합적으로 분석한다.

2. 본론

(1) 지도학습의 개념과 이론적 기초
지도학습(supervised learning)은 입력 데이터와 그에 대응하는 출력 값이 함께 주어진 상황에서 모델을 학습하는 방법이다.

참고자료

· Mitchell, T. [1997]. Machine Learning. McGraw-Hill.
· Bishop, C. M. [2006]. Pattern Recognition and Machine Learning. Springer.
· Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. [2016]. Deep Learning. MIT Press.
· LeCun, Y., Hadsell, R., & Chopra, S. [2006]. Dimensionality reduction by learning an invariant mapping. IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition.
· 김민수. [2020]. 지도학습과 비지도학습의 이론과 응용. 한국정보과학회 논문지.
· 이정은. [2021]. 기계학습 알고리즘 비교 연구. 한국데이터정보학회.
· 한지현 기자. [2023]. 비지도학습으로 발전하는 생성형 인공지능. 중앙일보.