기계 학습의 정의와 설명 그리고 예
머신 러닝은 인공 지능이나 AI라는 용어로 많이 들어봤을 인기 있는 유행어입니다. 하지만 실제로는 무엇을 의미할까요? 기술의 미래에 관심이 있거나 IT 학위를 취득 하려는 경우 기계 학습이 무엇이며 모든 산업 및 개인에 미치는 영향을 이해하는 것이 매우 중요합니다. 또한 온라인 학습 덕분에 IT 학위를 취득하는 것이 그 어느 때보다 쉬워졌으며 학위 를 취득하는 동안 계속 일하고 책임을 완수할 수 있습니다.
기계 학습은 시간이 지남에 따라 학습하고 더 똑똑해질 수 있는 컴퓨터 프로그램 또는 시스템의 프로세스입니다. 아주 기본적인 수준에서 기계 학습은 알고리즘을 사용하여 패턴을 찾은 다음 앞으로 패턴을 적용합니다. 머신 러닝은 컴퓨터가 인간 지능을 모델링하고 시간이 지남에 따라 자율적으로 개선하는 프로세스입니다. 기계는 과거에 관찰하고 배운 것을 기반으로 미래에 대한 예측을 할 수 있습니다. 이 기계는 배우고 개선하기 위해 명시적으로 프로그래밍할 필요가 없으며 더 똑똑해지기 위해 배운 것을 적용할 수 있습니다.
머신 러닝 대 딥 러닝.
머신 러닝과 딥 러닝사실 딥 러닝은 머신 러닝의 하위 집합일 뿐입니다. 그러나 딥 러닝은 머신 러닝보다 훨씬 더 발전되어 있으며 자체 수정이 가능합니다. 딥 러닝은 머신 러닝보다 훨씬 더 많은 데이터 세트로 작동하도록 설계되었으며 심층 신경망(DNN)을 사용하여 데이터를 이해합니다. 딥 러닝은 신경망에 정보를 입력하는 것입니다. 데이터 집합이 많을수록 신경망도 커집니다. 신경망의 각 계층에는 노드가 있으며 각 노드는 정보의 일부를 가져와 패턴과 데이터를 찾습니다. 그런 다음 학습한 내용을 다음 계층으로 전달하는 식입니다. 정보 조각이 모두 모여 출력이 전달됩니다. 이 노드는 정보 조각과 서로로부터 학습하여 학습을 앞으로 발전시킬 수 있습니다.
기계 학습 대 인공 지능.
머신 러닝 및 딥 러닝과 유사하게 머신 러닝과 인공 지능 은 밀접한 관련이 있습니다. 기계 학습은 AI의 응용 프로그램입니다. 인공 지능은 기계와 로봇이 인간과 유사한 방식으로 작업을 수행할 수 있고 인간이 "스마트"하다고 생각하는 방식으로 작업을 수행할 수 있다는 광범위한 개념입니다. 컴퓨터가 인간의 지능을 복제하고 "생각"할 수 있다는 이론입니다. AI의 많은 응용 프로그램과 용도가 있으며 머신 러닝이 그 중 하나입니다.
기계 학습이 작동하는 방식에 대해 자세히 알아보고 기계 학습이 우리 주변에서 매일 어떻게 사용되는지에 대한 예를 확인하십시오.
기계 학습 작동 방식.
기계 학습은 궁극적으로 알고리즘을 사용하여 작동합니다. 이러한 알고리즘은 지속적으로 패턴을 검색하고 함께 그룹화되고 이해될 수 있는 데이터를 찾습니다. 이 데이터와 알고리즘을 사용하여 과거로부터 학습한 다음 미래에 대한 추측이나 예측을 돕습니다.
기계 학습 알고리즘의 3가지 주요 유형.
기계 학습이 구체적으로 작동하는 방식을 제어하는 기계 학습 알고리즘에는 세 가지 주요 유형이 있습니다. 지도 학습, 비지도 학습 및 강화 학습이 있습니다. 이 세 가지 다른 옵션은 결국 유사한 결과를 제공하지만 결과에 도달하는 방법은 다릅니다.
지도 학습.
기계 학습에서 지도 학습은 상당히 실습입니다. 여기에는 입력과 출력 모두를 기계에 제공하는 사람이 포함됩니다. 기계는 알고리즘을 사용하여 A 지점에서 B 지점으로 이동하는 방법을 찾습니다. 예상 결과를 기계에 제공하면 미래에 그 결과를 찾는 방법을 기계에 가르치는 데 도움이 됩니다. 알고리즘을 사용하여 점 A와 점 B 사이의 연결을 찾고 입력 변수와 출력 변수 모두에 대해 관찰한 내용에서 학습할 수 있습니다.
비지도 학습.
비지도 학습은 기계에 입력을 제공하고 찾을 수 있는 패턴을 기반으로 출력을 내도록 하는 것입니다. 이런 종류의 기계 학습 알고리즘은 프로그램에 답이 무엇인지 알려주지 않기 때문에 오류가 더 많이 발생하는 경향이 있습니다. 그러나 비지도 학습은 기계가 관찰한 내용을 기반으로 학습하고 개선하는 데 도움이 됩니다. 비지도 학습의 알고리즘은 사람의 개입이 덜 중요하기 때문에 덜 복잡합니다. 기계는 비지도 학습에서 데이터 과학 작업을 수행하도록 위임되었습니다.
강화 학습.
강화 학습은 프로그램이 잘하고 있는 것을 이해하는 데 도움이 되는 알고리즘입니다. 종종 semi-supervised learning으로 분류되는 강화 학습은 기계가 정확히 무엇을 하고 있는지 알려 주어 같은 종류의 작업을 계속하는 것입니다. 이 반 지도 학습은 신경망과 머신 러닝 알고리즘이 퍼즐의 일부를 올바르게 파악한 시기를 식별하여 동일한 패턴이나 시퀀스를 다시 시도하도록 권장하는 데 도움이 됩니다. 강화 학습이 출력되는 경우도 있고 그렇지 않은 경우도 있습니다. 강화 학습의 진정한 목표는 기계나 프로그램이 올바른 경로를 이해하여 나중에 복제할 수 있도록 돕는 것입니다.
이러한 알고리즘은 종종 패턴을 식별하고 기계에 대한 정보를 구성하는 데 도움이 되는 특정 방식을 활용합니다. 일반적인 관행에는 분류, 회귀, 클러스터링, 예측 분석 및 의사 결정 트리가 포함됩니다. 알고리즘이 정보를 그룹화하는 가장 일반적인 방법은 다음과 같습니다.
분류
머신 러닝의 분류는 네트워크가 사용자가 제공하는 특정 규칙에 따라 데이터를 분할하고 분리하는 곳입니다. 분류는 학습 알고리즘을 위한 지도 학습에 사용됩니다. 그들은 귀하를 위해 데이터를 분류하고 귀하의 사양에 따라 분리하므로 다른 클래스를 기반으로 결과를 제공할 수 있습니다. 예를 들어 분류 기계 학습 모델을 사용하면 마케터가 고객의 인구 통계를 분리하여 분류에 따라 고유한 광고를 제공할 수 있습니다.
클러스터링
클러스터링은 유사한 요소를 분리한다는 점에서 분류와 유사하지만 비지도 학습에 사용되므로 요구 사항에 따라 그룹이 분리되지 않습니다. 클러스터링은 연구원이 데이터 세트 간의 차이점을 찾고 이에 대해 자세히 알아보려고 할 때 기계 학습 모델에서 일반적으로 사용됩니다. 데이터 분석이나 데이터 과학에서 연구원이 특정 그룹을 다르게 만드는 요소를 찾으려면 컴퓨터가 미묘한 차이점 중 일부를 지적할 수 있는지 확인하기 위해 클러스터링을 시도할 수 있습니다.
예측 분석
예측 분석은 기계 학습 모델에서 미래에 대한 결정을 내리는 데 사용됩니다. 네트워크가 얻은 데이터를 기반으로 미래에 무엇을 할지 추측하는 데 도움이 될 수 있습니다. Amazon은 예측 분석의 좋은 예입니다. 이전 쇼핑 경험을 기반으로 Amazon은 예측 분석을 기반으로 귀하가 좋아할 만한 유사한 품목을 표시합니다. 그것은 당신의 행동에서 배우고 당신이 관심을 보이는 것의 종류를 제공하는 데 도움이 됩니다.
회귀. 기계 학습에서 회귀 알고리즘은 특정 변수의 가능성을 찾는 계획 및 모델링에 사용됩니다. 기계는 다양한 변수를 살펴보고 연결을 예측할 수 있어 리더가 미래에 무엇을 기대해야 하는지 이해할 수 있습니다. 회귀는 데이터 포인트 간의 연결을 식별하는 데 도움이 됩니다.
의사결정나무
의사 결정 트리는 기계 학습에서 의사 결정을 보여주는 시각적 방법으로 사용됩니다. 회귀 및 분류 데이터는 모두 의사 결정 트리에서 모델링할 수 있습니다. 데이터 과학은 머신 러닝이 발견한 것을 입증하기 위해 의사 결정 트리를 사용하는 데 중점을 둡니다.
한 남자가 화면에서 나오는 그래프 차트와 백분율 포인트가 있는 태블릿을 들고 있습니다.
머신 러닝 예제 및 애플리케이션.
우리 주변에는 매일 기계 학습의 응용 프로그램과 예가 있습니다. 얼마나 많은 기업과 회사가 당신이 인식조차 하지 못하는 머신 러닝을 활용하는지 놀랍습니다. 기계 학습의 몇 가지 예는 다음과 같습니다.
권장 사항
Netflix나 Hulu를 시청하거나 Amazon에서 쇼핑할 때 항상 추천을 받습니다. 이러한 추천 목록은 기계 학습 알고리즘에서 제공합니다. 프로그램은 과거에 시청했거나 쇼핑한 항목을 보고 유사한 옵션을 찾아 제안합니다. 그것은 당신과 당신의 선호에 대해 배우고 미래에 유사한 항목이나 영화를 제공할 수 있습니다.
소셜 미디어
Netflix 및 Amazon과 마찬가지로 Facebook을 스크롤할 때 "당신이 알 수도 있는 사람들"이라는 제안을 받을 수 있습니다. 피드의 콘텐츠와 비슷한 친구나 이벤트의 제안도 기계 학습의 산물입니다. 이 프로그램은 귀하의 소비 습관, 친구 및 이벤트의 패턴을 찾고 귀하에 대해 학습한 내용을 기반으로 미래에 대한 제안을 제공할 수 있습니다.
온라인 고객 지원. 도움을 요청하기 위해 웹사이트를 방문하면 챗봇과 상호 작용할 수 있습니다. 이러한 챗봇은 기계 학습을 활용하여 사용자가 입력한 내용을 읽고 유사한 질문이나 올바른 응답을 제공하여 도움을 줍니다.
자율주행 자동차. 머신 러닝은 자율 주행 자동차에서 차량이 보고 있는 것을 이해하고 적절하게 반응하도록 돕는 데 사용됩니다. 이 자동차는 교통 패턴, 표지판, 사람 등에 대해 학습합니다. 이 차량은 과거 운전에서 학습하여 미래에 대비할 수 있습니다.
스마트 홈 어시스턴트. 스마트 홈 도우미는 이 학습 모델을 사용하여 규칙 기반 이해를 생성합니다. 스마트 홈 도우미는 음성 이해와 같은 학습 문제를 해결하고 기계 학습을 사용하여 문제를 해결하는 데 도움을 줍니다. 스마트 홈 스피커는 기계 학습을 사용하여 음성을 인식하고 루틴을 설정하며 쇼핑 또는 청취 패턴을 식별할 수 있습니다. 그러면 나중에 편리하고 유사한 옵션을 제공할 수 있습니다.
보건 의료. 예방 의료 시스템은 머신 러닝을 사용하여 의료 관행을 확립하는 데 도움이 됩니다. 머신 러닝은 제공자와 환자에게 도움이 되도록 제안할 수 있고, 상관 관계를 식별하고 보이는 패턴을 기반으로 제안할 수 있습니다. 이것은 환자 결과를 개선하는 데 매우 중요합니다.
언어 서비스. 언어 번역 서비스는 빠르고 정확하게 번역하기 위해 기계 학습 알고리즘에 크게 의존합니다. AI 프로그램은 신경망을 조사하고 번역 퍼즐의 작은 조각을 풀고 결과를 얻을 수 있습니다. 예측은 신경망 덕분에 가능한 번역 서비스의 중요한 요소입니다. 알고리즘은 문법, 어휘 및 문장 구조를 돕기 위해 번역 서비스에서 사용됩니다.
보시다시피 우리 주변에는 많은 기계 학습 응용 프로그램이 있습니다. 기계 학습과 이러한 알고리즘이 흥미롭다면 추구할 수 있는 기계 학습 작업 이 많이 있습니다. 기계 학습 경력의 좋은 시작은 컴퓨터 과학 학위입니다. 이 학위 프로그램은 코딩 및 프로그래밍 언어, 스크립팅, 데이터 분석 등에 대한 통찰력을 제공합니다. 이 모든 것이 많은 기계 학습 작업의 핵심입니다.
머신러닝의 중요성.
기계 학습은 일상 생활의 중요한 부분이 되었으며 우리 주변에서 사용됩니다. 데이터는 디지털 시대의 핵심이며 기계 학습은 데이터를 이해하고 가치 있는 방식으로 사용하는 데 도움이 됩니다. 마찬가지로 자동화는 비즈니스를 보다 편리하고 효율적으로 만듭니다. 기계 학습은 비즈니스 리더와 IT 전문가가 사용할 수 있는 방식으로 자동화를 수행합니다.
데이터와 정보가 우리의 생활 방식에 더 중요해짐에 따라 머신 러닝은 매우 중요합니다. 처리 비용이 많이 들고 기계 학습은 데이터 처리 비용을 줄이는 데 도움이 됩니다. 크고 복잡한 데이터 세트를 더 빠르고 쉽게 분석하고 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다. 기계 학습은 추가로 인간이 저지를 수 있는 오류를 방지하는 데 도움이 될 수 있습니다. 기계 학습은 기술이 분석 및 학습을 수행할 수 있도록 하여 인간의 삶을 보다 편리하고 단순하게 만듭니다. 기술이 계속 발전함에 따라 기계 학습이 매일 사용되어 모든 것이 더 원활하고 효율적으로 진행됩니다. IT에 관심이 있다면 머신 러닝과 AI는 미래의 일부가 될 가능성이 높은 중요한 주제입니다. 기계 학습을 더 많이 이해할수록 미래 경력의 일부로 기계 학습을 구현할 가능성이 커집니다.
기계 학습의 미래에 관심이 있다면 WGU의 온라인 학위를 시작하는 것이 가장 좋습니다. 온라인 학위를 사용하면 학교에 다니는 동안 계속 일하거나 책임을 완수할 수 있으며 IT 분야에 진출하고자 하는 사람들에게 이것은 매우 중요합니다. 학습하는 동안 돈을 벌거나, 조직에서 IT 사다리를 올라가거나, 학위를 받기 위해 학교에 다니는 동안 이력서를 향상시킬 수 있습니다. WGU는 또한 학생들이 졸업하기 전에 이력서를 더욱 강화하여 귀중한 인증을 취득할 수 있는 기회를 제공합니다. 기계 학습은 수요가 많은 분야이며 이에 참여할 준비를 할 수 있도록 자격 증명과 이해도를 높이는 것이 중요합니다.
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