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기계 학습은 컴퓨터 시스템이 패턴과 추론에 의존하여 명시적 지시 없이 태스크를 수행하는 데 사용하는 알고리즘과 통계 모델을 개발하는 과학입니다. 컴퓨터 시스템은 기계 학습 알고리즘을 사용하여 대량의 기록 데이터를 처리하고 데이터 패턴을 식별합니다.

머신러닝(기계학습) overview of Machine Learning

기계 학습이란 무엇인가요? – 기업 기계 학습 초보자를 위한 가이드 – AWS

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기계 학습이란 무엇인가요

기계 학습이 왜 중요한가요

기계 학습은 어디에 사용되나요

기계 학습은 어떻게 작동하나요

기계 학습 알고리즘에는 어떤 유형이 있나요

기계 학습 모델은 결정적인가요

결정론적 접근 방식 및 확률론적 접근 방식

딥 러닝이란 무엇인가요

기계 학습의 장점과 단점은 무엇인가요

Amazon 기계 학습이 어떻게 도움이 되나요

기계 학습 다음 단계

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정의[편집]

일반화[편집]

기계 학습과 데이터 마이닝[편집]

이론[편집]

알고리즘 유형[편집]

접근 방법별 알고리즘[편집]

주제별 알고리즘[편집]

각주[편집]

같이 보기[편집]

기계 학습 - 위키백과, 우리 모두의 백과사전 — 기계 학습 – 위키백과, 우리 모두의 백과사전

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Most searched keywords: Whether you are looking for 기계 학습이란? | Microsoft Azure 기계 학습(ML)은 데이터의 수학적 모델을 사용하는 프로세스로서 직접 명령 없이 컴퓨터가 학습하도록 지원합니다. 인공 지능(AI)의 하위 집합으로 간주됩니다. 기계 학습 개념을 간략히 살펴보세요. 기계 학습의 정의, 기계 학습 작동 방식, 기계 학습 플랫폼의 기능을 알아보세요.machine learning model, examples of machine learning, machine learning projects, application of machine learning, machine learning technique, machine learning platforms, machine learning frameworks, machine learning example, machine learning examples, machine learning techniques, machine learning framework, machine learning process, how machine learning works, machine learning concepts, machine learning overview, machine learning problems, what does a machine learning engineer do
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Most searched keywords: Whether you are looking for 기계학습의 3가지 유형 비교 – 인사이트캠퍼스 강화학습(Reinforcement Learning)은 기계학습이나 인공지능의 한 분야이긴 … 기계학습의 유형 : Machine Learning (ML) □ 지도 학습 (Supervised … 현대 금융시장은 다양한 상품들이 서로 복잡한 관계로 얽혀 있으며 방대한 양의 데이터를 끊임없이 쏟아내고 있습니다 . 효율적인 투자를 위해서는 이를 효과적으로 분석하여 시장의 상태를 정확히 파악하는 것이 중요합니다 . 데이터를 효과적으로 다루기 위해 빅데이터 , 기계학습 같은 방법이 주로 사용되고 있으며 , 최근에는 딥러닝(Deep Learning)이 특히 주목 받고 있습니다. 금융공학, 시장미시구조론 등의 금융 이론을 이용하여 데이터로부터 다양한 Feature들을 생성한 후 학습 데이터를 구축하고, 기계학습이나 인공지능 기법 등으로 학습 데이터를 분석하여 시장의 현재 상태를 파악하고 향후 상태를 추정하여 투자 의사결정에 활용하는 것이 일반적인 절차라 할 수 있습니다. 강화학습(Reinforcement Learning)은 기계학습이나 인공지능의 한 분야이긴 하지만 약간 다른 특성을 가지고 있습니다 . 강화학습은 최적화(Optimization)와 밀접한 관계가 있고 , 금융공학 이론도 최적화(Optimal Stochastic Control)에 큰 관심을 두고 있습니다 . 따라서 최적화라는 관점에서 보면 강화학습은 금융 시장과 매우 밀접한 관계에 있다고 할 수 있습니다 . 시장이 현재 어떤 상태에 있는지 추정하고 , 이 상태에서 어떤 행위를 수행하는 것이 가장 합리적인지 판단하는 것이 최적화의 목표라 할 수 있습니다(Optimal Policy). 오늘은 기계학습의 3가지 유형에 대해 알아보겠습니다. 기계학습(Machine Learning)은 학습 문제의 형태에 따라 지도학습(Supervised Learning), 비지도학습(Unsupervised Learning), 그리고 강화학습(Reinforcement Learning)으로 구분합니다. 1. 기계학습의 유형 : Machine Learning (ML) ■ 지도 학습 (Supervised Learning : SL) 지도학습은 분석자가 과거의 데이터를 분석하여 어떤 상태에서는 어떤 결과가 나온다는 것을 기계에게 일일이 알려주어 학습 시킨 후, 특정 상황에서는 어떤 결과가 나올 것인지 물어보면, 기계는 학습한 경험을 바탕으로 나름대로 추론한 결과를 제시하는 형태의 기계학습 방법입니다. 주어진 입력 값이 어느 부류에 속하는지 (Classification) 판단하거나, 입력 값으로 예측이나 추정 (Regression) 하는데 주로 사용됩니다. 종류 : K Nearest Neighbor (KNN), Decision Tree (DT), Support Vector Machine (SVM), Naïve Bayes (NB), Artificial Neural Network (ANN) 등 ■ 비지도학습 (Unsupervised Learning : UL) 비지도학습은 분석자가 결과를 알려주지 않은 상태에서 기계 스스로 자율적으로 학습하는 기계학습 방법입니다. 기계는훈련데이터의 패턴을 관찰하여 스스로 의미를 찾아냅니다. 서로 유사한패턴끼리 묶거나(Clustering), 연관규칙(Association)등을 찾아냅니다. 예측이나 추정문제보다는 데이터가 어떻게 구성되어 있는지 밝히는데 주로 사용합니다. (데이터요약, 정리) 종류 : K-Means Clustering, Hierarchical Clustering, ANN, Hidden Markov Model (HMM), Latent DirichletAllocation (LDA) 등. ■ 강화학습(Reinforcement Learning : RL) 강화학습은 학습주체(Agent)가 현재상태(Environment)에서 스스로 시행착오(Experience)를 겪으면서 최적의 행동(Action)을 찾아가는 기계학습 방법입니다. 직접 혹은 간접 경험(Experience)을 겪으면서 환경으로부터 얻은 보상(Reward)을 학습하여 어떤 Action을 취할 때 보상이 큰 지를 학습합니다. 보상은 양수(+ : Reward)일 수도 있고 음수(-: Punishment)일 수도 있습니다. 강화학습은 보상이 최대가 되는 최적 Action을 찾는 방법입니다(Optimal Control 문제). (예시: 자율주행자동차시스템, 알파고등) 종류 : Monte CalroMethods (MC), Temporal Difference (TD), Sarsa, Q-Learning, Policy Gradient 등 지금까지 <강화학습을 활용한 금융 데이터 분석> 강의의 내용 중 일부였습니다. 강화학습과 금융데이터 분석에 관한 내용을 더 알고 싶으신 분들은 강의자료를 참고하시거나 강의를 통해 배울 수 있습니다! https://insightcampus.co.kr/shop/01-19fi102/
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기계 학습이란 무엇입니까?

기계 학습 알고리즘에는 어떤 유형이 있나요?

알고리즘은 예상 출력과 입력 유형에 따라 4가지 고유한 학습 스타일로 분류할 수 있습니다.

지도 기계 학습

비지도 기계 학습

반지도 학습

강화 기계 학습

1. 지도 기계 학습

데이터 사이언티스트는 상관 관계를 평가하기 위해 레이블이 지정되고 정의된 훈련 데이터가 있는 알고리즘을 제공합니다. 샘플 데이터는 알고리즘의 입력과 출력을 모두 지정합니다. 예를 들어, 손으로 쓴 그림의 이미지에는 해당 숫자를 나타내기는 주석이 달려 있습니다. 지도 학습 시스템은 충분한 예가 주어지면 각 숫자와 관련된 픽셀 및 셰이프의 클러스터를 인식할 수 있습니다. 결국 손으로 쓴 숫자를 인식하여 숫자 9와 4 또는 6과 8을 확실하게 구별합니다.

지도 학습의 장점은 단순성과 설계 용이성입니다. 이는 가능한 제한된 결과 집합을 예측하거나, 데이터를 범주로 나누거나, 다른 두 기계 학습 알고리즘의 결과를 결합할 때 유용합니다. 그러나 레이블이 지정되지 않은 수백만 개의 데이터 집합에 레이블을 지정하는 것은 어렵습니다. 이에 대해 더 자세히 살펴보겠습니다.

데이터 레이블 지정이란 무엇인가요?

데이터 레이블 지정은 입력 데이터를 해당하는 정의된 출력 값으로 분류하는 프로세스입니다. 지도 학습에는 레이블이 지정된 훈련 데이터가 필요합니다. 예를 들어 수백만 개의 사과 및 바나나 이미지에 “사과” 또는 “바나나”라는 단어를 태그로 지정해야 합니다. 그런 다음 기계 학습 애플리케이션은 이 훈련 데이터를 사용하여 과일 이미지가 주어졌을 때 과일 이름을 추측할 수 있습니다. 그러나 수백만 개의 새로운 데이터에 레이블을 지정하는 것은 시간이 많이 걸리고 어려운 태스크가 될 수 있습니다. Amazon Mechanical Turk와 같은 크라우드 워킹 서비스는 지도 학습 알고리즘의 이러한 한계를 어느 정도 극복할 수 있습니다. 이러한 서비스는 전 세계에 분산되어 있는 대규모의 저렴한 노동력 풀에 대한 액세스를 제공하여 데이터 수집을 덜 어렵게 만듭니다.

2. 비지도 기계 학습

비지도 학습 알고리즘은 레이블이 지정되지 않은 데이터에 대해 훈련하며, 입력과 미리 결정된 출력 사이에 의미 있는 연결을 설정하기 위해 새로운 데이터를 검색합니다. 이 알고리즘은 패턴을 발견하고 데이터를 분류할 수 있습니다. 예를 들어 비지도 알고리즘은 다양한 뉴스 사이트의 뉴스 기사를 스포츠, 범죄 등의 일반적인 범주로 그룹화할 수 있습니다. 비지도 알고리즘은 자연어 처리를 사용하여 기사의 의미와 감정을 파악할 수 있습니다. 소매에서 비지도 학습은 고객 구매 패턴을 찾고 다음과 같은 데이터 분석 결과를 제공할 수 있습니다. 고객은 버터도 구매하는 경우 빵을 구매할 가능성이 가장 큽니다. 비지도 학습은 패턴 인식, 이상 감지, 범주로 데이터 자동 그룹화에 유용합니다. 훈련 데이터에 레이블 지정이 필요하지 않으므로 설정이 쉽습니다. 추가 모델링을 위해 자동으로 데이터를 정리하고 처리하는 데 이러한 알고리즘을 사용할 수도 있습니다. 이 방법의 한계는 정확한 예측을 할 수 없다는 것입니다. 또한 특정 유형의 데이터 결과를 독립적으로 골라낼 수 없습니다.

3. 반지도 학습

이름에서 알 수 있듯이 이 방법은 지도 학습과 비지도 학습을 결합합니다. 이 기술은 소량의 레이블이 지정된 데이터와 레이블이 지정되지 않은 대량의 데이터를 사용하여 시스템을 훈련하는 데 의존합니다. 먼저 레이블이 지정된 데이터는 기계 학습 알고리즘을 부분적으로 훈련하는 데 사용됩니다. 그런 다음 부분적으로 훈련된 알고리즘 자체가 레이블이 지정되지 않은 데이터에 레이블을 지정합니다. 이 프로세스를 의사 레이블 지정이라고 합니다. 그런 다음 명시적으로 프로그래밍하지 않고 결과 데이터 조합에 대해 모델을 다시 훈련합니다. 이 방법의 장점은 레이블이 지정된 데이터가 많이 필요하지 않다는 것입니다. 이는 사람이 읽고 레이블을 지정하기에는 너무 많은 시간이 소요되는 긴 문서와 같은 데이터로 작업할 때 편리합니다.

4. 강화 학습

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AI의 하위 분야인 기계 학습.

기계 학습(機械學習) 또는 머신 러닝(영어: machine learning)은 경험을 통해 자동으로 개선하는 컴퓨터 알고리즘의 연구이다.[1] 인공지능의 한 분야로 간주된다. 컴퓨터가 학습할 수 있도록 하는 알고리즘과 기술을 개발하는 분야이다. 가령, 기계 학습을 통해서 수신한 이메일이 스팸인지 아닌지를 구분할 수 있도록 훈련할 수 있다.

기계 학습의 핵심은 표현(representation)과 일반화(generalization)에 있다. 표현이란 데이터의 평가이며, 일반화란 아직 알 수 없는 데이터에 대한 처리이다. 이는 전산 학습 이론 분야이기도 하다. 다양한 기계 학습의 응용이 존재한다. 문자 인식은 이를 이용한 가장 잘 알려진 사례이다.

정의 [ 편집 ]
1959년, 아서 사무엘은 기계 학습을 “기계가 일일이 코드로 명시하지 않은 동작을 데이터로부터 학습하여 실행할 수 있도록 하는 알고리즘을 개발하는 연구 분야”라고 정의하였다.

일반화 [ 편집 ]
기계 학습에서의 일반화는 훈련 이후 새롭게 들어온 데이터를 정확히 처리할 수 있는 능력을 말한다.

기계 학습과 데이터 마이닝 [ 편집 ]
기계 학습과 데이터 마이닝은 종종 같은 방법을 사용하며 상당히 중첩된다. 다만 다음에 따라 대략적으로 구분된다.

기계 학습은 훈련 데이터(Training Data)를 통해 학습된 알려진 속성을 기반으로 예측에 초점을 두고 있다.

데이터 마이닝은 데이터의 미처 몰랐던 속성을 발견하는 것에 집중한다. 이는 데이터베이스의 지식 발견 부분의 분석 절차에 해당한다.

이론 [ 편집 ]
이론 전산학의 한 갈래이다. 훈련 데이터는 유한한데, 결과는 불확실하다. 이는 학습 이론을 통해 알고리즘의 결과를 장담할 수 없기 때문이다. 또한 다른 용어를 사용함에도 불구하고 통계적 추론과도 많은 유사점이 있다.

알고리즘 유형 [ 편집 ]
접근 방법별 알고리즘 [ 편집 ]
결정 트리 학습법 [ 편집 ]
연관 규칙 학습법 [ 편집 ]
인공신경망 [ 편집 ]
인공신경망(artificial neural network, ANN)은 기계학습과 인지과학에서 생물학의 신경망에서 영감을 얻은 통계학적 학습 알고리즘으로 시냅스의 결합으로 네트워크를 형성한 인공 뉴런(노드)이 학습을 통해 시냅스의 결합 세기를 변화시켜, 문제 해결 능력을 가지는 모델 전반을 가리킨다. 인공신경망에는 교사 신호(정답)의 입력에 의해서 문제에 최적화되어 가는 교사 학습과 교사 신호를 필요로 하지 않는 비교사 학습이 있다. 명확한 해답이 있는 경우에는 교사 학습이, 데이터 클러스터링에는 비교사 학습이 이용된다. 다른 기계학습과 같이 신경망은 일반적으로 규칙기반 프로그래밍으로 풀기 어려운 컴퓨터 비전 또는 음성 인식과 같은 다양한 범위의 문제를 푸는데 이용된다.

유전 계획법 [ 편집 ]
귀납 논리 계획법 [ 편집 ]
서포트 벡터 머신 [ 편집 ]
클러스터링 [ 편집 ]
베이즈 네트워크 [ 편집 ]
강화 학습법 [ 편집 ]
표현 학습법 [ 편집 ]
동일성 계측 학습법 [ 편집 ]
주제별 알고리즘 [ 편집 ]
각주 [ 편집 ]

기계 학습이란? | 용어 해설

기계 학습은 매우 복잡하며 작동 방식은 작업과 사용한 알고리즘에 따라 달라집니다. 하지만 기계 학습 모델의 핵심은 컴퓨터가 데이터를 보고 패턴을 식별하며, 인사이트를 활용하여 할당된 작업을 완료합니다. 데이터 포인트 또는 규칙의 집합에 기반하는 모든 작업은 기계 학습을 통해 자동화할 수 있으며, 고객 서비스 통화에 응답하거나 이력서를 검토하는 것과 같은 더욱 복잡한 작업도 가능합니다.

상황에 따라 기계 학습 알고리즘은 인간의 개입/강화 비율을 높이거나 낮춥니다. 네 가지 주요 기계 학습 모델은 지도형 학습, 비지도형 학습, 준지도형 학습, 강화 학습입니다.

지도형 학습은 인간의 작업을 수행하는 방법을 학습하도록 지원하는 라벨 데이터 세트를 컴퓨터에 제공합니다. 인간의 학습을 복제하는 시도에서 복잡성이 가장 낮은 모델입니다.

비지도형 학습은 컴퓨터에 라벨 없는 데이터가 제공되며, 이 데이터를 통해 이전에 알려지지 않은 패턴/인사이트를 얻습니다. 기계 학습 알고리즘이 이를 처리하는 방법은 다음과 같이 매우 다양합니다.

클러스터링: 컴퓨터가 데이터 세트에서 유사한 데이터 포인트를 찾아 적절하게 그룹화합니다(‘클러스터’ 생성).

집적도 예측: 컴퓨터가 데이터 세트의 분산 방식을 보고 인사이트를 검색합니다.

이상 징후 감지: 컴퓨터가 데이터 세트에서 나머지 데이터와 큰 차이가 있는 데이터 포인트를 식별합니다.

PCA(Principal Component Analysis): 컴퓨터가 데이터 세트를 분석하고 정확한 예측에 사용할 수 있도록 내용을 요약합니다.

준지도형 학습은 컴퓨터에 일부 라벨이 있는 데이터 세트가 제공되고, 라벨 데이터를 사용하여 작업을 수행하여 라벨 없는 데이터를 해석할 매개변수를 파악합니다.

강화 학습: 컴퓨터가 환경을 관찰하고 관련 데이터를 사용하여 위험 최소화 및/또는 보상 극대화 효과가 있는 이상적인 행동을 식별합니다. 컴퓨터가 최상의 행동을 더 잘 식별하는 데 도움이 되는 일종의 강화 신호가 필요한 반복적인 방식입니다.

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