기계 학습이란 무엇이며 어떻게 작동합니까?
기계 학습은 인공 지능의 흥미로운 분야이며 우리 주변에 있습니다. 기계 학습은 Facebook이 피드에서 기사를 제안하는 것과 같은 새로운 방식으로 데이터의 힘을 이끌어냅니다. 이 놀라운 기술은 예측 및 탐지를 통해 데이터에 자동으로 액세스하고 작업을 수행할 수 있는 컴퓨터 프로그램을 개발하여 컴퓨터 시스템이 경험을 통해 배우고 개선할 수 있도록 도와줍니다.
기계에 더 많은 데이터를 입력하면 알고리즘이 컴퓨터를 가르치는 데 도움이 되어 전달되는 결과가 향상됩니다. Alexa에게 Amazon Echo에서 좋아하는 음악 스테이션을 재생해 달라고 요청하면 Alexa는 가장 자주 재생한 스테이션으로 이동합니다. Alexa에 노래 건너뛰기, 볼륨 조정 및 더 많은 가능한 명령을 지시하여 청취 경험을 더욱 개선하고 개선할 수 있습니다. 머신 러닝과 인공 지능의 급속한 발전 은 이 모든 것을 가능하게 합니다.
기계 학습이란 무엇입니까?라는 질문에 답하는 것으로 시작해 보겠습니다.
머신 러닝이란 정확히 무엇입니까?
우선 머신 러닝은 인공 지능(AI)의 핵심 하위 영역입니다. ML 애플리케이션은 인간이 직접 프로그래밍하지 않고 경험(정확히 말하면 데이터)을 통해 학습합니다. 새로운 데이터에 노출되면 이러한 애플리케이션은 스스로 학습, 성장, 변경 및 개발합니다. 다시 말해, 머신 러닝은 컴퓨터가 어디를 봐야 하는지 알려주지 않고 통찰력 있는 정보를 찾는 것을 포함합니다. 대신, 반복 프로세스의 데이터에서 학습하는 알고리즘을 활용하여 이를 수행합니다.
머신 러닝의 개념은 오랫동안 존재해 왔습니다(예를 들어, 제2차 세계 대전의 에니그마 머신 을 생각해 보십시오 ). 그러나 빅 데이터에 대한 복잡한 수학적 계산의 적용을 자동화한다는 아이디어는 몇 년 동안만 존재했지만 이제는 더 많은 추진력을 얻고 있습니다.
높은 수준에서 머신 러닝은 반복을 통해 독립적으로 새로운 데이터에 적응하는 능력입니다. 응용 프로그램은 이전 계산 및 트랜잭션에서 학습하고 "패턴 인식"을 사용하여 신뢰할 수 있고 정보에 입각한 결과를 생성합니다.
이제 기계 학습이 무엇인지 이해했으므로 어떻게 작동하는지 이해해 보겠습니다.
기계 학습은 어떻게 작동합니까?
기계 학습은 의심할 여지 없이 인공 지능의 가장 흥미로운 부분 집합 중 하나입니다. 기계에 대한 특정 입력이 있는 데이터에서 학습하는 작업을 완료합니다. 머신 러닝이 작동하도록 하는 요소와 이를 미래에 어떻게 사용할 수 있는지 이해하는 것이 중요합니다.
머신 러닝 프로세스는 학습 데이터를 선택한 알고리즘에 입력하는 것으로 시작됩니다. 최종 머신 러닝 알고리즘을 개발하기 위해 알려지거나 알려지지 않은 데이터인 훈련 데이터. 훈련 데이터 입력의 유형은 알고리즘에 영향을 미치며 그 개념은 잠시 후에 더 다룰 것입니다.
새로운 입력 데이터는 머신 러닝 알고리즘에 입력되어 알고리즘이 올바르게 작동하는지 테스트합니다. 그런 다음 예측과 결과를 서로 비교합니다.
예측과 결과가 일치하지 않으면 데이터 과학자가 원하는 결과를 얻을 때까지 알고리즘이 여러 번 재훈련됩니다. 이를 통해 기계 학습 알고리즘은 지속적으로 스스로 학습하고 최적의 답변을 생성하여 시간이 지남에 따라 정확도가 점차 증가합니다.
다음 섹션에서는 기계 학습의 세 가지 유형과 사용에 대해 설명합니다.
머신 러닝의 다른 유형은 무엇입니까?
머신 러닝은 복잡하기 때문에 지도 학습과 비지도 학습의 두 가지 기본 영역으로 나뉩니다. 각각은 특정한 목적과 행동을 가지고 있으며, 결과를 산출하고 다양한 형태의 데이터를 활용합니다. 기계 학습의 약 70%는 지도 학습이며 비지도 학습은 10~20%를 차지합니다. 나머지는 강화 학습에 의해 채택됩니다.
1. 지도 학습
지도 학습에서는 학습 데이터에 대해 알려지거나 레이블이 지정된 데이터를 사용합니다. 데이터 가 알려져 있기 때문에 학습이 감독됩니다. 즉, 성공적인 실행으로 안내됩니다. 입력 데이터는 머신 러닝 알고리즘을 거쳐 모델을 훈련하는 데 사용됩니다. 알려진 데이터를 기반으로 모델이 훈련되면 알려지지 않은 데이터를 모델에 사용하고 새로운 응답을 얻을 수 있습니다.
지도 학습
이 경우 모델은 데이터가 사과인지 다른 과일인지 알아내려고 합니다. 모델이 잘 훈련되면 데이터가 사과임을 식별하고 원하는 응답을 제공합니다.
현재 지도 학습에 사용되는 상위 알고리즘 목록은 다음과 같습니다.
다항식 회귀
랜덤 포레스트
선형 회귀
로지스틱 회귀
의사결정나무
K-가장 가까운 이웃
나이브 베이즈
2. 비지도 학습
비지도 학습에서 훈련 데이터는 알려지지 않고 레이블이 지정되지 않았습니다. 즉, 이전에 누구도 데이터를 본 적이 없습니다. 알려진 데이터 측면이 없으면 입력을 알고리즘으로 안내할 수 없으며, 여기서 비지도 용어가 시작됩니다. 이 데이터는 기계 학습 알고리즘에 제공되고 모델을 훈련하는 데 사용됩니다. 훈련된 모델은 패턴을 검색하고 원하는 응답을 제공하려고 합니다. 이 경우 알고리즘이 Enigma 기계처럼 코드를 깨 려고 하지만 인간의 마음이 직접 관여하지 않고 오히려 기계와 같은 경우가 많습니다.
이 경우 미지의 데이터는 유사하게 보이는 사과와 배로 구성된다. 훈련된 모델은 유사한 그룹에서 동일한 항목을 얻을 수 있도록 모든 항목을 함께 사용하려고 합니다.
부분 최소 제곱
퍼지 수단
특이값 분해
K-평균 클러스터링
선험적으로
계층적 클러스터링
주요 구성 요소 분석
3. 강화 학습
전통적인 유형의 데이터 분석과 마찬가지로 여기에서 알고리즘은 시행착오의 과정을 통해 데이터를 발견한 다음 어떤 조치가 더 높은 보상을 가져오는지 결정합니다. 강화 학습을 구성하는 세 가지 주요 구성 요소는 에이전트, 환경 및 작업입니다. 에이전트는 학습자 또는 의사 결정자이며 환경에는 에이전트와 상호 작용하는 모든 것이 포함되며 작업은 에이전트가 수행하는 것입니다.
강화 학습은 에이전트가 주어진 시간 동안 예상되는 보상을 최대화하는 행동을 선택할 때 발생합니다. 이는 에이전트가 건전한 정책 프레임워크 내에서 작업할 때 가장 쉽게 달성할 수 있습니다.
머신 러닝이 왜 중요한가요?
머신 러닝의 사용을 더 잘 이해하기 위해 머신 러닝이 적용된 몇 가지 사례를 고려하십시오. 사이버 사기 탐지; Facebook, Netflix 및 Amazon의 온라인 추천 엔진. 기계는 유용한 정보를 필터링하고 패턴에 따라 결합하여 정확한 결과를 얻음으로써 이러한 모든 것을 가능하게 할 수 있습니다.
머신 러닝(ML)의 급속한 발전으로 인해 사용 사례, 요구 사항, 그리고 현대 생활에서 ML의 중요성이 증가했습니다. 빅 데이터는 또한 지난 몇 년 동안 널리 사용되는 화두가 되었습니다. 이는 부분적으로 큰 덩어리의 빅 데이터 분석을 가능하게 하는 머신 러닝의 정교함이 높아졌기 때문입니다. 기계 학습은 또한 일반적인 방법/알고리즘을 자동화하여 기존 통계 기술을 대체함으로써 데이터 추출 및 해석이 수행되는 방식을 변경했습니다.
머신 러닝이 무엇인지, 그 유형과 중요성을 알았으니 이제 머신 러닝의 사용으로 넘어가겠습니다.
기계 학습의 주요 용도
기계 학습 응용 프로그램의 일반적인 결과 에는 일반적으로 웹 검색 결과, 웹 페이지 및 모바일 장치의 실시간 광고, 이메일 스팸 필터링, 네트워크 침입 감지, 패턴 및 이미지 인식이 포함됩니다. 이 모든 것은 머신 러닝을 사용하여 방대한 양의 데이터를 분석한 결과입니다.
전통적으로 데이터 분석은 시행착오를 기반으로 했으며, 대규모 이기종 데이터 세트의 증가로 인해 점점 더 비현실적인 접근 방식이 되었습니다. 머신 러닝은 대규모 데이터 분석을 위한 현명한 대안을 제공합니다. 머신 러닝은 실시간 데이터 처리를 위한 빠르고 효율적인 알고리즘과 데이터 기반 모델을 개발하여 정확한 결과와 분석을 생성할 수 있습니다.
BusinessWorldIT에 따르면 전 세계 머신 러닝 시장은 2020년 73억 달러에서 2024년 306억 달러로 4배 성장할 것입니다. 이러한 추세가 유지된다면 전 세계의 광범위한 산업 분야에서 머신 러닝이 더 많이 사용되는 것을 보게 될 것입니다. 기계 학습은 여기에 있습니다!
일부 기계 학습 알고리즘 및 프로세스
기계 학습이 무엇인지 공부하고 있다면 표준 기계 학습 알고리즘과 프로세스에 익숙해져야 합니다. 여기에는 신경망, 의사 결정 트리, 랜덤 포레스트, 연관 및 시퀀스 발견, 그래디언트 부스팅 및 배깅, 지원 벡터 머신, 자가 구성 맵, k-평균 클러스터링, 베이지안 네트워크, 가우스 혼합 모델 등이 포함됩니다.
빅 데이터를 최대한 활용하기 위해 다양한 알고리즘을 활용하는 다른 기계 학습 도구와 프로세스가 있습니다. 여기에는 다음이 포함됩니다.
종합적인 데이터 품질 및 관리
모델 및 프로세스 흐름 구축을 위한 GUI
대화형 데이터 탐색 및 모델 결과 시각화
서로 다른 머신 러닝 모델을 비교하여 최상의 모델을 빠르게 식별
최고의 수행자를 결정하기 위한 자동 앙상블 모델 평가
반복 가능하고 신뢰할 수 있는 결과를 신속하게 얻을 수 있는 손쉬운 모델 배포 데이터-의사결정 프로세스 자동화를 위한 통합 엔드 투 엔드 플랫폼
머신 러닝(ML)을 위한 전제 조건
기계 학습 이상의 학습에 관심이 있는 사람들이 이 분야를 성공적으로 추구하려면 몇 가지 요구 사항을 충족해야 합니다. 이러한 요구 사항에는 다음이 포함됩니다.
1.Python, R, Java, JavaScript 등 프로그래밍 언어에 대한 기본 지식
2. 통계 및 확률에 대한 중급 지식
3. 선형 대수학의 기본 지식. 선형 회귀 모델에서 모든 데이터 포인트를 통해 선이 그려지고 이 선은 새 값을 계산하는 데 사용됩니다.
4. 미적분학의 이해
5. 의사 결정에 걸리는 시간을 줄이기 위해 원시 데이터를 원하는 형식으로 정리하고 구조화하는 방법에 대한 지식.
이러한 전제 조건은 기계 학습 경력을 성공적으로 추구할 수 있는 기회를 향상합니다. 위에서 언급한 전제 조건에 대한 새로 고침을 위해 Simplilearn YouTube 채널 은 간결하고 자세한 개요를 제공합니다.
그럼 다음은?
머신 러닝이 무엇인지 이해한 후 어떻게 앞서 나갈지 궁금하십니까? 이 흥미진진한 분야에서 성공으로 가는 길을 안내해 줄 Simplilearn의 기계 학습 인증 과정을 수강하는 것을 고려하십시오. 기계 학습 개념, 지도 학습 및 비지도 학습을 포함한 기계 학습 단계 및 기술, 수학 및 휴리스틱 측면, 실습 모델링을 마스터하여 알고리즘을 개발하고 기계 학습 엔지니어의 역할을 준비합니다.
Purdue University와 협력하여 Applied Machine Learning Program을 수강할 수도 있습니다. 이 프로그램은 실제 사례에서 기계 학습 사용에 대한 심층적이고 실용적인 지식을 제공합니다. 또한 통계, Python 및 데이터 과학과 같은 기계 학습 경력에서 성공하는 데 필요한 기본 사항을 배우게 됩니다.
또한 Purdue University 및 IBM과의 협력을 통해 AI 및 기계 학습 대학원 프로그램을 통해 AI 또는 ML 경력을 가속화하는 것도 고려해야 합니다.
머신 러닝은 미래이고 미래는 지금입니다. 변신할 준비가 되었나요?
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