머신 러닝이라고 불리는 인공 지능(AI)과 컴퓨터 프로그래밍의 하위 분야는 알고리즘과 정보를 사용하여 사람들의 학습 방식을 시뮬레이션하고 시간이 지남에 따라 시스템의 정확도를 점진적으로 높이는 데 집중합니다.

데이터로부터 학습하고 이에 대한 예측을 할 수 있는 알고리즘을 설계하고 만드는 것이 머신 트레이닝이라고 알려진 인공 지능 분야의 초점입니다. 더 많은 데이터로 자동으로 개선되는 알고리즘을 만드는 것이 머신 러닝의 목표입니다.

최근 몇 년 동안 저장 및 계산 기능의 기술적 발전으로 인해 머신 러닝 기반 제품이 가능해졌습니다.

빠르게 확장되고 있는 데이터 과학 분야에는 핵심 요소로 머신 트레이닝이 포함됩니다. 알고리즘은 통계적 기법을 사용하여 분류 또는 예측을 생성하고 데이터 마이닝과 관련된 프로젝트에서 중요한 단서를 찾기 위해 훈련됩니다. 이러한 발견의 결과로 내린 결정은 프로그램 및 기업의 주요 성장 지표에 최적으로 영향을 미칩니다. 빅데이터가 지속적으로 성장하고 번성함에 따라 데이터 과학자에 대한 수요가 더 커질 것입니다. 그들은 가장 중요한 회사 질의와 이를 해결하는 데 필요한 정보를 식별하는 데 도움을 줄 것으로 기대됩니다.

솔루션 생성 속도를 높이기 위해 템플릿은 종종 머신 러닝 알고리즘을 설계하는 데 사용됩니다. 지도 학습과 딥 러닝이 종종 동의어로 사용되므로 차이점을 이해하는 것이 중요합니다. 신경망, 딥 러닝, 머신 트레이닝은 모두 AI 기술의 한 분야입니다. 딥 러닝은 신경망의 하위 분야이며, 신경망은 다시 머신 러닝의 하위 분야입니다 AI 챗봇.

각 알고리즘이 학습하는 방식은 딥 러닝과 머신 트레이닝이 갈라지는 부분입니다. 지도 학습(라벨이 지정된 데이터 세트라고도 함)은 “딥” 머신 러닝에서 알고리즘을 안내하는 데 사용할 수 있지만 필수 사항은 아닙니다. 딥 러닝은 처리되지 않은 자료(예: 텍스트 또는 사진)를 순수한 형태로 섭취한 후 여러 유형의 정보를 서로 구분하는 특징 모음을 쉽게 분류할 수 있습니다. 이를 통해 일부 인간 상호 작용에 대한 요구 사항이 감소하고 더 ​​큰 데이터 세트를 처리할 수 있습니다. 기존 또는 “비딥” 머신 트레이닝은 인간의 참여에 더 의존하는 것으로 보입니다. 다양한 데이터 입력 간의 차이점을 파악하기 위해 인간 전문가는 일반적으로 학습할 추가 데이터 세트를 수반하는 특성 세트를 선택합니다.

시뮬레이션된 신경망(ANN)은 종종 신경망이라고도 하며, 수용 필드, 1개 이상의 합성 필름, 터너아웃 벡터를 포함한 노드 레이어로 구성됩니다. 그렇지 않으면 해당 노드는 네트워크의 다음 레이어에 데이터를 전송하지 않습니다. “딥 러닝”이라는 용어는 단순히 신경망의 레이어 수를 설명합니다. 딥 러닝과 신경망은 음성 인식, 머신 비전, 자연어 처리와 같은 분야에서 개발을 가속화하는 데 기여합니다.

머신 러닝의 작동 방식
머신 러닝 알고리즘의 교육 방법은 3가지 핵심 요소로 구성됩니다. 다음과 같습니다.

결정 프로세스: 일반적으로 예측 또는 분류는 머신 트레이닝 알고리즘을 사용하여 이루어집니다. 알고리즘은 특정 입력 정보에서 얻은 섭취 사실의 추세에 대한 근사치를 생성하며, 이는 레이블이 지정되거나 지정되지 않을 수 있습니다.
오류 함수: 모델 예측의 정확도를 측정합니다. 오류 함수는 알려진 사례가 있을 때 모델의 정확성을 평가하기 위해 결과를 비교할 수 있습니다.
모델 최적화 절차: 모델이 훈련 세트의 데이터 조각을 더 정확하게 일치시킬 수 있다면, 유명한 예와 모델 예측 간의 차이를 줄이기 위해 체중을 조정합니다. 알고리즘은 이 “평가 및 최적화” 기술을 반복하며, 지정된 수준의 정밀도에 도달할 때까지 체중이 자동으로 업데이트됩니다.
머신 러닝 과정 모델을 분류하는 데에는 세 가지 주요 범주가 사용될 수 있습니다.
학습 과정의 결과에 대한 수학적 표현을 머신 러닝 모델이라고 합니다. 연습과 과거 데이터를 통해 자동으로 모델을 개발할 수 있는 다양한 알고리즘을 연구하는 것을 머신 러닝이라고 합니다. 머신 학습 모델은 과거 경험이나 데이터를 기반으로 패턴이나 행동을 식별할 수 있는 컴퓨터용으로 만들어진 소프트웨어와 유사합니다. 학습 데이터에서 발견된 패턴을 포착하는 머신 러닝(ML) 모델은 학습 알고리즘이 패턴을 위해 학습 데이터를 분석한 후 생성됩니다.

지도 학습, 일반적으로 지도 머신 러닝이라고 하는 방식을 통해 알고리즘은 레이블이 지정된 데이터 세트를 사용하여 분류 모델을 올바르게 구축하거나 결과를 예측하도록 훈련됩니다.
비지도 학습은 일반적으로 비지도 기계 학습이라고도 하며, 기계 학습 알고리즘을 사용하여 구조화되지 않은 데이터 세트를 조사하고 구성합니다.
반지도 학습은 지도 학습과 비지도 학습 사이의 만족스러운 중간 지점을 제공합니다. 반지도 학습은 더 작고 레이블이 지정된 데이터 세트를 사용하여 훈련하는 동안 더 크고 표시되지 않은 데이터 세트에서 특징을 분류하고 추출하는 것을 안내합니다.