공부하는 컴퓨터 : 머신 러닝 간결설명

머신 러닝은 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 기계가 경험을 통해

학습하고 개선할 수 있도록 하는 인공 지능의 하위 집합입니다.

머신 러닝에 대해 알기 쉽게 설명하고 머신 러닝의 작동 방식과 이점을 살펴봅니다.

 

머신 러닝이란 무엇인가요?

 

머신 러닝는 컴퓨터 알고리즘을 훈련시켜 패턴을 파악하고 데이터에 기반한 의견을 제시하는 프로세스입니다.

여기에는 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 알고리즘과 통계 모델을 사용하여 데이터를 분석하고 학습하는 것이 포함됩니다.

머신 러닝의 핵심은 사람의 개입을 최소화하면서 데이터로부터 학습하고

시간이 지남에 따라 개선할 수 있는 알고리즘을 생성하는 것입니다. 

 

머신 러닝의 학습

 

1. 지도 학습

지도 문해력은 가장 일반적인 유형의 기계 문해력입니다.

여기에는 입력 데이터와 불륜 데이터가 모두 알려진 레이블이 지정된 데이터 세트에 대해 알고리즘을 학습하는 것이 포함됩니다.

지도된 문해력에는 브래킷과 역행의 두 가지 주요 유형이 있습니다.

브래킷은 사전 정의된 순서 또는 클래스에 입력 데이터를 할당하는 감독된 문해력의 한 유형입니다.

예를 들어, 알고리즘을 훈련시켜 동물 이미지를 호랑이, 살쾡이, 고양이와 같은 순서로 분류할 수 있습니다.

회귀는 입력 데이터를 기반으로 수치 값을 예측하는 감독된 문해력의 한 유형입니다.

예를 들어, 집의 크기, 위치 및 기타 특징을 기반으로 집의 가격을 예측하도록 알고리즘을 학습시킬 수 있습니다.

 

비지도 문해력은 레이블이 지정되지 않은 데이터 세트에 대해 알고리즘을 학습시키는 머신 러닝의 한 유형으로,

불륜 데이터를 알 수 없습니다. 비지도 러닝에는 클러스터링과 연관성이라는 두 가지 주요 유형이 있습니다.

클러스터링은 유사한 데이터 포인트를 함께 그룹화하는 비지도 러닝의 한 유형입니다.

예를 들어, 구매 게스트를 기준으로 유사한 게스트를 함께 그룹화하도록 알고리즘을 학습시킬 수 있습니다..

연관성은 서로 다른 데이터 포인트 간의 패턴이나 연결을 찾는 비지도 학습의 한 유형입니다.

예를 들어, 지속적으로 함께 구매하는 제품을 식별하도록 알고리즘을 학습시킬 수 있습니다.

 

2.반지도 학습

반지도 문해력은 지도 문해력과 비지도 문해력을 모두 결합한 머신 러닝의 한 유형입니다.

여기에는 레이블이 지정된 데이터와 레이블이 지정되지 않은 데이터가 모두 포함된 데이터 세트에 대해

알고리즘을 학습하는 것이 포함됩니다. 이 접근 방식은 레이블이 지정된 데이터가 부족하거나

귀중한 데이터를 확보해야 할 때 자주 사용됩니다.

 

3. 기반 학습

기반 학습은 지형의 피드백을 기반으로 의견을 제시하도록 알고리즘을 훈련하는 머신 러닝의 한 유형입니다.

이 접근 방식은 알고리즘이 복잡한 지형을 탐색하고 가격 및 수정에 근거한 의견을 제시하는 방법을

배워야 하는 로봇 공학 및 게임 개발에서 자주 사용됩니다.

머신 러닝의 작업 머신 러닝은 이미지 및 음성 인식 - 자연어 처리 - 예언 분석 - 사기 발견

- 추천 시스템 - 자율 주행 차량 - 로보틱스 - 헬스케어 - 금융 등 광범위한 작업을 수행합니다.

 

머신 러닝의 이점

 

1.향상된 섬세함 머신 러닝 알고리즘은 대량의 데이터를 분석하고

인간이 식별하기에 적합하지 않을 수 있는 패턴을 식별할 수 있습니다.

이를 통해 보다 정확한 예후 예측과 의사 결정을 내릴 수 있습니다.

2. 효율성 향상 머신 러닝은 사람이 직접 개입해야 하는 프로세스 및 작업을 자동화하여 효율성과 생산성을 높일 수 있습니다.

3. 개인화 머신 러닝 알고리즘은 방대한 데이터를 분석하여 개별화된 추천 또는 서비스를 제공할 수 있습니다.

이는 더 나은 고객 지원과 참여도 증가로 이어질 수 있습니다.

4. 확장성 머신 러닝 알고리즘은 대량의 데이터를 분석할 수 있으므로 금융, 의료, 이커머스 등의 업무에 사용하기에 적합합니다

.

머신 러닝의 과제

 

1. 데이터 품질 머신 러닝 알고리즘은 대량의 고품질 데이터를 기반으로 계산하여 정확한 예후를 예측합니다.

데이터 품질이 좋지 않으면 부정확한 결과가 나올 수 있습니다.

2. 편향성 머신러닝 알고리즘은 학습된 데이터에 따라 편향될 수 있습니다.

이는 불법적이거나 차별적인 문제로 이어질 수 있습니다.

3. 해석 가능성 머신 러닝 알고리즘은 해석이 까다로울 수 있어 예후나 의견에 어떻게 도달했는지 이해하기 어렵습니다.

4. 보안 머신 러닝 알고리즘은 공격자가 입력 데이터를 조작하여 알고리즘이 잘못된 예후를

예측하도록 만드는 이니미셜 공격과 같은 공격에 취약할 수 있습니다.

 

 머신 러닝의 미래

 

머신 러닝의 미래는 새로운 작업과 발전이 곧 시작될 것입니다.

몇 가지 암묵적인 성장 영역은 다음과 같습니다.

 

엣지 컴퓨팅

엣지 컴퓨팅은 데이터를 중앙에서 처리하지 않고 로컬에서 편향적으로 처리하는 것입니다.

이를 통해 재활용 시간을 단축하고 금고의 효과적인 사용을 가능하게 할 수 있습니다.

해결 가능한 AI 해결 가능한 AI는 머신 러닝 알고리즘을 보다 투명하고 해석 가능하게 만들어

예후나 의견에 도달한 방법을 더 쉽게 이해할 수 있도록 하는 것입니다.

연합 학습

연합 학습은 데이터를 중앙 위치로 전송할 필요 없이 여러 편향에 분산된 데이터에 대해

머신 러닝 알고리즘을 훈련하는 것을 포함합니다. 이를 통해 격리 기업을 해결하고 전송해야 하는 데이터의 양을 줄일 수 있습니다.

양자 컴퓨팅

양자 컴퓨팅은 처리 시간을 단축하고 대량의 데이터를 보다 효율적으로 분석할 수 있게 함으로써

머신 러닝을 개선할 수 있는 가능성을 내포하고 있습니다.