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Machine Learning20

AutoML의 개념, 작동 방식, 그리고 응용 분야 기계 학습은 현대 인공 지능의 핵심 기술 중 하나로, 데이터를 분석하고 패턴을 발견하여 예측 모델을 구축하는 과정입니다. 그러나 기계 학습 모델을 개발하려면 도메인 전문 지식과 많은 노력이 필요합니다. 이러한 어려움을 극복하고자, 최근에는 Automated Machine Learning (AutoML)이라는 개념이 등장하였습니다. AutoML은 기계 학습 모델을 자동으로 생성하고 최적화하기 위한 방법론입니다. 이를 통해 비전문가도 높은 품질의 모델을 구축할 수 있습니다. AutoML은 데이터 전처리, 특성 선택, 하이퍼파라미터 튜닝, 모델 선택 등의 작업을 자동화하여 개발자의 부담을 줄여줍니다. 이 글에서는 AutoML의 개념과 작동 방식, 그리고 다양한 응용 분야에 대해 자세히 알아보겠습니다. 자동 기.. 2023. 5. 11.
머신 러닝에서의 K-평균 클러스터링 (K-means clustering) 알고리즘 K-평균 클러스터링 알고리즘은 주어진 데이터를 k개의 클러스터로 묶는 자율 학습 알고리즘입니다. 이 알고리즘은 각 클러스터와 거리 차이의 분산을 최소화하는 방식으로 동작하여 데이터를 군집화합니다. K-평균 알고리즘은 데이터 마이닝, 패턴 인식, 이미지 처리 등 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. K-평균 클러스터링 알고리즘의 작동 원리 K-평균 클러스터링 알고리즘은 다음과 같은 단계로 작동합니다. 초기화 단계 클러스터의 개수 k를 정하고, k개의 중심점을 임의로 선택합니다. 중심점은 데이터 포인트의 위치입니다. 예를 들어, 데이터가 2차원 평면상에 존재하고 k=3인 경우, 임의로 (x1, y1), (x2, y2), (x3, y3)와 같이 세 개의 중심점을 선택합니다. 할당 단계 각 데이터 포인트를 가장 .. 2023. 5. 11.
강화 학습(reinforcement learning) in 머신 러닝 머신러닝은 주거 공간부터 쇼핑 카트, 엔터테인먼트 미디어, 헬스케어에 이르기까지 다양한 분야에 혁신을 가져왔습니다. 머신 러닝의 대표적인 하위 분야 중 하나는 강화 학습으로, 지능형 에이전트가 환경과의 상호 작용을 통해 순차적인 결정을 내릴 수 있도록 훈련하는 데 중점을 둡니다. 이 글에서는 강화 학습의 개념과 주요 구성 요소, 그리고 다양한 영역에서 활용되는 강화 학습의 다양한 애플리케이션에 대해 살펴봅니다. 1. 강화 학습의 이해 강화 학습은 의사 결정 및 제어 문제를 다루는 머신 러닝의 한 분야입니다. 여기에는 환경과 상호 작용하고, 현재 상태를 인식하고, 조치를 취하고, 보상 또는 페널티의 형태로 피드백을 받는 방법을 학습하는 에이전트가 포함됩니다. 에이전트의 목표는 상태와 행동을 매핑하는 최적의.. 2023. 5. 11.
머신 러닝에서 비지도 학습의 개념과 유형에 대한 이해 및 살펴보기 개요 머신 러닝은 컴퓨터가 데이터를 통해 학습하고 지능적인 의사 결정을 내릴 수 있도록 다양한 기술과 알고리즘을 포괄하는 빠르게 성장하는 분야입니다. 머신 러닝의 다양한 접근 방식 중에서 비지도 학습은 중요한 역할을 합니다. 이 글에서는 비지도 학습의 개념과 그 중요성에 대해 알아보고 다양한 유형과 애플리케이션에 대해 살펴봅니다. 비지도 학습이란? 비지도 학습은 명시적인 레이블이나 사전 정의된 대상 변수 없이 알고리즘이 데이터 내의 패턴과 구조를 학습하는 머신 러닝 방식입니다. 학습을 위해 인간이 레이블을 지정한 데이터에 의존하는 지도 학습과 달리, 비지도 학습은 데이터 자체에 숨겨진 패턴과 관계를 스스로 발견하는 것을 목표로 합니다. 따라서 데이터에 레이블이 지정되지 않은 경우나 데이터의 기본 구조에 .. 2023. 5. 11.

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