Machine Learning: The Power of Algorithms
인공지능(AI)의 서브필드인 머신러닝은 컴퓨터가 명시적인 프로그래밍 없이 데이터로부터 학습하고 성능을 향상시킬 수 있도록 합니다.
의료·금융에서 엔터테인먼트와 수송까지 다양한 산업에 혁명을 일으킨 강력한 기술입니다.
기계 학습 알고리즘은 통계 기술을 사용하여 컴퓨터가 데이터로 “학습”할 수 있도록 합니다.
이러한 알고리즘은 데이터에서 패턴, 관계 또는 구조를 찾아 모델을 구축하고 예측 및 결정을 내리는 데 사용할 수 있습니다.
기계 학습은 AI 시스템의 필수 구성 요소가 되어 새로운 정보를 접할 때 적응하고 개선할 수 있는 능력을 제공합니다.
Machine learning(기계 학습) 알고리즘 유형
기계 학습 알고리즘에는 맵 학습, 비맵 학습 및 강화 학습의 세 가지 기본 유형이 있습니다.
인기글
지도 학습: 맵 학습에서 알고리즘은 입력 데이터와 출력(또는 “라벨”)을 모두 포함하는 레이블이 지정된 데이터에 대해 훈련됩니다.
알고리즘은 입력 데이터와 출력 간의 관계를 학습하여 보이지 않는 새로운 데이터를 예측할 수 있습니다.
지도 학습 알고리즘의 예로는 선형 회귀, 로지스틱 회귀 및 지원 벡터 머신이 있습니다.
* 지도 학습(Supervised Learning)
비지도 학습: 비맵 학습 알고리즘은 레이블이 지정되지 않은 데이터에 대해 학습되므로 결과는 알 수 없습니다.
비지도 학습의 목적은 데이터에서 패턴, 구조 또는 관계를 찾는 것입니다.
비맵 학습 알고리즘의 예는 k-평균 및 계층적 클러스터링과 같은 클러스터링 알고리즘, 주성분 분석(PCA) 및 t-분산 확률적 이웃 임베디드(t-SNE)와 같은 차원 감소 기술을 포함한다.
*비지도 학습(Unsupervised Learning)
강화 학습: 강화 학습에서 알고리즘은 환경과 상호 작용하고 보상이나 처벌의 형태로 피드백을 받아 결정을 내리는 방법을 배웁니다.
목표는 시간이 지남에 따라 누적 보상을 극대화하는 정책을 학습하는 것입니다.
강화 학습 알고리즘의 예로는 Q 학습과 딥 Q 네트워크(DQN)가 있습니다.
* 강화 학습(Reinforcement Learning)
기계 학습의 응용
기계 학습은 다양한 산업 분야에서 응용 프로그램을 발견하고 우리의 삶과 작업 방식을 변경했습니다.
몇 가지 주목할만한 분야를 살펴 보겠습니다.
의료: 기계 학습 알고리즘은 의료 이미지를 분석하고 질병의 결과를 예측하며 치료 계획을 개인화하는 데 사용됩니다.
또한, 잠재적인 약물 후보를 확인하고, 화학 구조를 최적화하여 약물 발견을 지원할 수 있다.
금융: 금융 산업에서 기계 학습은 사기 탐지, 신용 평가 및 알고리즘 거래에 사용됩니다.
이러한 알고리즘은 엄청난 양의 데이터를 분석하여 의심스러운 활동을 식별하고 시장 추세를 예측할 수 있습니다.
소매: 기계 학습 알고리즘은 소매업체가 가격 전략을 최적화하고 재고 관리를 개선하며 검색 및 구매 내역을 기반으로 고객에게 맞춤설정된 추천을 제공하는 데 도움이 됩니다.
제조: 제조 부문에서 기계 학습 알고리즘은 품질 관리, 예측 유지 보수 및 공정 최적화에 사용됩니다.
그들은 제품의 결함을 확인하거나 기계가 고장날 수 있는 시기를 예측하여 적시에 유지보수하고 다운타임을 줄일 수 있습니다.
자율주행차: 기계 학습은 자율 주행 차량 개발에 중요한 역할을 하며 자율 주행 차량이 환경을 인식하고 대응할 수 있도록 합니다.
알고리즘은 카메라와 LIDAR와 같은 센서의 데이터를 처리하고 장애물을 식별하고 경로를 계획하며 운전 결정을 내립니다.
* LIDAR(라이더) 센서는 레이저를 목표물에 비추는 것으로 물체까지의 거리, 방향, 속도, 온도, 물질 분포, 농도 특성 등을 감지할 수 있는 기술입니다.
이다.
기계 학습은 컴퓨터가 데이터에서 학습하고 새로운 정보에 적응할 수 있도록 하는 AI 환경에서 필수적인 도구가 되었습니다.
이 알고리즘의 힘은 데이터 내의 패턴, 관계, 구조를 식별함으로써 수많은 산업에서 혁신을 이끄는 능력에 있습니다.
기술이 계속 진화함에 따라, 기계 학습은 우리의 미래를 형성하는데 점점 더 중요한 역할을 합니다.