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머신러닝 알고리즘 타입머신러닝의 알고리즘은 크게 나누면 4가지 정도로 나눌 수 있습니다.지도학습비지도학습강화학습메타학습비지도학습자율 학습(Unsupervised Learning)은 기계 학습의 일종으로, 데이터가 어떻게 구성되었는지를 알아내는 문제의 범주에 속한다. 이 방법은 지도 학습(Supervised Learning) 혹은 강화 학습(Reinforcement Learning)과는 달리 입력값에 대한 목표치가 주어지지 않는다. 자율 학습은 통계의 밀도 추정(Density Estimation)과 깊은 연관이 있다. 이러한 자율 학습은 데이터의 주요 특징을 요약하고 설명할 수 있다. 자율 학습의 예로는 클러스터링(Clustering)을 들 수 있다. 또 다른 하나의 예로는 독립 성분 분석(Independ..

머신러닝 알고리즘 타입머신러닝의 알고리즘은 크게 나누면 4가지 정도로 나눌 수 있습니다.지도학습비지도학습강화학습메타학습 지도학습지도 학습 (Supervised Learning)은 훈련 데이터(Training Data)로부터 하나의 함수를 유추해내기 위한 기계 학습(Machine Learning)의 한 방법이다. 훈련 데이터는 일반적으로 입력 객체에 대한 속성을 벡터 형태로 포함하고 있으며 각각의 벡터에 대해 원하는 결과가 무엇인지 표시되어 있다. 이렇게 유추된 함수 중 연속적인 값을 출력하는 것을 회귀분석(Regression)이라 하고 주어진 입력 벡터가 어떤 종류의 값인지 표식하는 것을 분류(Classification)라 한다. 지도 학습기(Supervised Learner)가 하는 작업은 훈련 데이터..

인공지능이란 무엇인가 최근 알파고, 왓슨 등의 인공지능 프로그램들이 성공을 거두며 산업 전분야에서 인공지능이라는 단어를 사용하기 시작했습니다. 직업 추천 시스템, 지방흡입 회사 등 분야를 가리지 않고 사용하며 심지어는 벨트나 신발 등에까지 인공지능이라는 단어를 붙이는 상품이나 서비스들이 등장하고 있습니다.하지만 이 모든 것들이 실제로 인공지능 이라는 말을 붙일 수 있는지에 대해서는 곰곰히 생각해볼 필요가 있습니다. 인공지능을 표방한 상품들을 보면 실제로는 단순히 기존에 있었던 통계들을 기반으로 예측하는 듯한 결과물을 보여주는 것에 불과한 경우도 많습니다.따라서 합리적 선택을 원하는 소비자들은 어떤 상품이나 서비스가 실제 인공지능을 적용한 것인지 아닌지를 구별할 수 있는 능력을 갖출 필요가 있습니다.일반 ..