인공지능
- 약인공지능 : 특정문제를 해결하는 인공지능. 업무와 연구에 최적화. 알고리즘, 기초 데이터, 규칙을 입력해야 함
- 강인공지능 : 인간의 지능을 갖고 생각할 수 있는 컴퓨터
PC를 머신러닝으로 만들 수 있는 사이트
- Teachable Machine(https://teachablemachine.withgoogle.com/)
기계학습
- 인공지능을 제작하는 학습
- 컴퓨터를 학습시키는 일련의 과정
- 기계학습 > 딥러닝
기계학습 종류
1. 지도학습
- 데이터와 답을 동시에 학습
- 새로운 데이터가 입력되었을 때, 학습된 데이터와 답 사이의 관계성을 이용하여 답을 도출
- 분류와 회귀
- 선형 회귀, 로지스틱 회귀, 서포트 벡터 머신, 의사결정트리, 앙상블, 신경망
2. 비지도 학습
- 데이터는 있으나, 답이 없음
- 클러스터링, 시각화, 차원축소, 연관 규칙 학습
- k-means, DBSCAN, PCA, 가우시안 혼합, 오토인코더
3. 준지도 학습
- 정답이 일부만 있는 경우
- 비지도 학습 + 지도학습
- 비지도학습으로 군집을 찾은 후, 정답있는 샘플로 지도학습을 할 수 있음
4. 강화 학습
- 행위에 대한 보상(Reward)을 주어 학습
- 현재 상태(state)에서 반복행위를 통해 최적의 행동을 하게 함
- 관찰 후 정책에 따라 행동 선택 -> 행동실행 후 보상이나 벌점을 받음 -> 정책 수정하여 최적의 정책을 찾을 때까지 반복
탁구 강화학습
훈련 시점에 따른 분류
1. 온라인 학습
- 적은 데이터
- 점진적 학습
- 실시간 시스템 혹은 메모리가 부족한 경우 사용
2. 배치학습
- 전체 데이터
- 오프라인에서 훈련
- 컴퓨팅 자원이 풍부한 경우 사용
학습별 분류
사례 기반 학습
- 샘플을 기억하는 훈련
- 예측을 위해 샘플 사이의 유사도 측정
모델기반 학습
- 샘플을 사용하여 모델 훈령
- 훈련된 모델을 사용하여 예측
참고
공부에는 끝이 없다