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  AI, 지도형 기계 학습 접근법/알고리즘

  기계 학습(ML) 중 컴퓨터가 입력값과 그에 따른 출력값이 있는 데이터를 이용하여 주어진 입력에 맞는 출력을 찾는 학습 방법.|훈련 데이터(training data)로 입력과 출력이 같이 제공되는 상황을 문제(입력)의 답(출력)을 가르쳐 주는 것에 비유하여 지도형 기계 학습 또는 지도 학습이라고 한다. 예를 들어 개와 고...

  도서 용어로 알아보는 5G/Al/Blockchain | 태그 컴퓨터/정보통신
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  데이터 융합, 기계 학습 (관련어 지도형 기계 학습) ML, 機械學習

  컴퓨터 프로그램이 데이터와 처리 경험을 이용한 학습을 통해 정보 처리 능력을 향상시키는 것 또는 이와 관련된 연구|대부분의 기계 학습은 다수의 파라미터(parameter)로 구성된 모델을 이용하며, 주어진 데이터로 파라미터를 최적화하는 것을 학습이라고 한다. 기계 학습은 학습 문제의 형태에 따라 지도형 기계 학...

  도서 용어로 알아보는 우리시대 DATA | 태그 컴퓨터/정보통신
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  AI, 기계 학습 (관련어 지도형 기계학습) ML, 機械學習

  컴퓨터 프로그램이 경험이나 데이터를 이용한 학습을 통해 정보 처리 능력을 향상 시키는 것 또는 이와 관련한 연구.|대부분의 기계 학습(ML)은 다수의 파라미터(parameter)로 구성된 모델을 이용하는데, 주어진 데이터나 경험을 통해 파라미터를 최적화하는 것을 학습이라고 한다. 학습 문제의 형태에 따라 지도형 기...

  도서 용어로 알아보는 5G/Al/Blockchain | 태그 컴퓨터/정보통신
• 지도 학습 (관련어 지도형 기계 학습) Supervised learni..

  기계 학습 지도 학습은 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...

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  AI, 비지도형 기계 학습 접근법/알고리즘

  벡터 양자화와 데이터 차원 축소는 데이터의 잡음과 불필요한 입력을 제거하며 지식 추출, 데이터 압축 및 특징 추출(feature extraction) 등에 적용된다. 특징 추출은 원래 입력보다 데이터 특징을 더 잘 표현한 새로운 입력을 만들어내는 것으로 지도형 기계 학습(supervised learning)의 성능을 향상시키는데 이용...

  도서 용어로 알아보는 5G/Al/Blockchain | 태그 컴퓨터/정보통신
• 비지도형 기계 학습 非指導型機械學習, Unsupervised l..

  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(feature extractor)로 활용된다. 학습 훈련 데이터(training data)로 출력 없이 입력만 제공되는 상황을...

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  데이터 융합, 인공 신경망 ANN, 人工神經網

  모델은 1943년 워렌 맥컬로치(Warren McCulloch)와 월터 피츠(Walter Pitts)에 의해 제안되었으며, 1958년 프랑크 로젠블라트(Frank Rosenblatt)는 지도형 기계 학습(supervised learning)이 가능한 퍼셉트론(perceptron) 모델을 개발하였다. 당시 컴퓨터의 낮은 성능과 단층 퍼셉트론(single-layer perceptron)의 한계...

  도서 용어로 알아보는 우리시대 DATA | 태그 컴퓨터/정보통신
• 강화형 기계 학습 强化型機械學習, Reinforcement le..

  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...

  도서 TTA정보통신용어사전 | 태그 컴퓨터/정보통신
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  인공지능 인공지능이 인간을 지배할 수 있을까?

  라고 배운 적 없어도 비슷한 종류를 모두 강아지라고 구분할 수 있듯), 미래의 인공지능 역시 라벨링 없이 세상을 이해할 수 있는 비지도학습이 더욱 강조될 전망이다. 기계학습은 어떠한 종류의 특징값(feature)들을 입력값으로 이용하는지가 기계학습의 성능에 매우 큰 영향을 준다. 예를 들어 기계학습을 이용해 우리...

  도서 청소년이 꼭 알아야 할 과학이슈 4 | 태그 컴퓨터/정보통신
• 기계 학습 ML, 機械學習

  알고리즘과 기술을 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...

  도서 TTA정보통신용어사전 | 태그 컴퓨터/정보통신
• 비지도 학습 Unsupervised learning, 教師なし学習

  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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  머신러닝 Machine Learning

  등의 질문을 던지면 그 y에 대한 답을 컴퓨터가 할 수 있도록 만드는 것이 기계학습인 것이다. 즉 y=3x란 함수를 프로그래밍하지 않아도 답을 얻게 된다. 이처럼 하나의 함수를 유추해내는 방법을 지도 학습(Supervised Learning), x의 데이터가 어떻게 분포되었는지를 파악하는 방법을 비지도 학습(Unsupervised...

  도서 국립중앙과학관：사물인터넷 과학관 | 태그 컴퓨터/정보통신