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• 비지도형 기계 학습 (동의어 비지도 학습) 非指導型機械學習, Unsu..

  기계 학습 중 컴퓨터가 입력값만 있는 훈련 데이터를 이용하여 입력들의 규칙성을 찾는 학습 방법.|비지도형 학습 모델은 사람의 해석을 통해 유용한 지식을 추출하는 데 활용되거나 지도형 기계 학습(supervised learning)에서의 원래 입력보다 데이터 특징을 더 잘 표현하는 새로운 입력을 만드는 특징 추출기(featu...

  도서 TTA정보통신용어사전 | 태그 컴퓨터/정보통신
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  AI, 비지도형 기계 학습 접근법/알고리즘

  기계 학습(ML) 중 컴퓨터가 입력값만 있는 훈련 데이터를 이용하여 입력들의 규칙성을 찾는 학습 방법.|훈련 데이터(training data)로 출력 없이 입력만 제공되는 상황을 문제(입력)의 답(출력)을 가르쳐 주지 않는 것에 비유해 비지도형 기계 학습 또는 비지도 학습이라고 한다. 입력의 규칙성에 따라 군집 분석(clus...

  도서 용어로 알아보는 5G/Al/Blockchain | 태그 컴퓨터/정보통신
• 비지도 학습 (관련어 비지도학습) Unsupervised learnin..

  기계 학습 비 지도 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...

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  데이터 융합, 기계 학습 ML, 機械學習

  로 구성된 모델을 이용하며, 주어진 데이터로 파라미터를 최적화하는 것을 학습이라고 한다. 기계 학습은 학습 문제의 형태에 따라 지도형 기계 학습(supervised learning), 비지도형 기계 학습(unsupervised learning) 및 강화형 기계 학습(reinforcement learning)으로 구분한다. 지도형 기계 학습은 입력값과 그에...

  도서 용어로 알아보는 우리시대 DATA | 태그 컴퓨터/정보통신
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  AI, 기계 학습 ML, 機械學習

  모델을 이용하는데, 주어진 데이터나 경험을 통해 파라미터를 최적화하는 것을 학습이라고 한다. 학습 문제의 형태에 따라 지도형 기계 학습(supervised learning), 비지도형 기계 학습(unsupervised learning), 강화형 기계 학습(reinforcement learning)으로 구분한다. 지도형 기계 학습은 컴퓨터가 입력값과 그에...

  도서 용어로 알아보는 5G/Al/Blockchain | 태그 컴퓨터/정보통신
• 기계 학습 ML, 機械學習

  개발하는 분야. 기계 학습은 학습 방식에 따라 지도 학습(supervised learning, 감독 학습), 준지도 학습(semi-supervised learning), 비지도 학습(unsupervised learning, 자율 학습), 강화 학습(reinforcement learning)으로 분류된다. 지도 학습(supervised learning)은 미리 구축된 학습용 데이터(training data)를...

  도서 TTA정보통신용어사전 | 태그 컴퓨터/정보통신
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  머신러닝 Machine Learning

  이처럼 하나의 함수를 유추해내는 방법을 지도 학습(Supervised Learning), x의 데이터가 어떻게 분포되었는지를 파악하는 방법을 비지도 학습(Unsupervised Larning)이라 한다. 기계학습은 아래 그림처럼 교실의 선생님(경험전달)과 학생(컴퓨터)이라 생각할 수 있다. 왜 기계학습(Machine Learning)이 최근에 주목을...

  도서 국립중앙과학관：사물인터넷 과학관 | 태그 컴퓨터/정보통신
• 자기 지도 학습 Self-supervised learning, 自己教師あり学習

  지도 학습 모델은 두 단계로 학습한다. 먼저 모델 파라미터를 초기화하는 데 도움이 되는 의사 레이블을 기반으로 작업을 수행한다. 지도 또는 비지도 학습으로 실제 모델 학습을 수행한다. 자기 지도 학습은 최근 몇 년 동안 뛰어난 결과를 보여주고 있고, 음성 신호 처리에 실용적인 사례들을 만들어 냈으며 페이스북...

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• 특징 학습 Feature learning, 表征学习

  기계 학습 특징 학습(feature learning) 또는 표현 학습(representation learning)은 특징을 자동으로 추출할 수 있도록 학습하는 과정이다. 지도 학습과 비지도 학습으로 나눌 수 있다. 특징 학습은 통계적 분류와 같은 머신 러닝 과제가 수학적으로나 컴퓨터상에서 처리하기 편리한 입력을 종종 요구하기 때문에 필요...

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  딥러닝 Deep Learning

  수 있는 하드웨어의 발달과 빅 데이터(Big Data) 등장으로 인공신경망은 한층 뛰어난 결과를 보여주게 되는데 이것을 딥러닝이라 한다. 딥러닝의 특징 중 하나는 비지도 학습(Unsupervised Learning)을 통한 데이터 분류 방식이다. 일반적으로 컴퓨터의 데이터 분류 방식은 지도 학습(Supervised Learning)과 비지도...

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• 강화형 기계 학습 强化型機械學習, Reinforcement learning

  강화형 기계 학습은 지도형/비지도형 기계 학습에 이용되는 훈련 데이터 대신, 주어진 상태에 맞춘 행동의 결과에 대한 보상(reward)을 준다. 컴퓨터는 보상을 이용하여 성능을 향상시킨다. 주로 게임이나 로봇 제어 등에 적용된다. 예를 들어, 체스를 두는 컴퓨터 프로그램을 학습시킬 때, 경우의 수가 너무 많고(약...

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• 증분 학습 Incremental learning

  훈련 데이터가 시간이 지남에 따라 점진적으로 사용 가능해지거나 크기가 시스템 메모리 제한을 초과할 때 적용할 수 있는 지도 학습 및 비지도 학습의 동적 기술을 나타낸다. 증분 학습을 촉진할 수 있는 알고리즘을 증분 기계 학습 알고리즘이라고 한다. 많은 기존 기계 학습 알고리즘은 본질적으로 증분 학습을 지원...

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