머신 러닝 (ML)

머신 러닝 (ML) : 포괄적 인 소개

머신 러닝 (ML)은 지난 10 년 동안 견인력을 얻고있는 빠르게 발전하는 인공 지능 (AI) 분야입니다.데이터에 액세스하고 스스로 학습 할 수있는 컴퓨터 프로그램 개발에 중점을 둔 AI의 지점입니다.ML 알고리즘은 명시 적으로 프로그래밍하지 않고 데이터에서 배울 수 있습니다.이는 데이터의 패턴을 식별하여 예측 및 결정을 내릴 수 있음을 의미합니다.

ML은 광범위한 문제를 해결하는 데 사용할 수있는 엄청나게 강력한 도구입니다.이미지 인식, 자연어 처리, 자율 주행 등과 같은 작업에 사용할 수 있습니다.ML은 의료, 금융 및 소매와 같은 다양한 산업에서 사용되었습니다.

이 기사에서는 역사, 원칙 및 응용 프로그램을 포함하여 ML에 대한 포괄적 인 소개를 제공합니다.또한 ML과 관련된 몇 가지 과제에 대해 논의하고 다양한 유형의 ML 알고리즘에 대한 개요를 제공합니다.

기계 학습의 역사

ML의 개념은 수세기 동안 존재 해 왔지만이 용어 자체는 1959 년 컴퓨터 과학자 Arthur Samuel에 의해 처음으로 만들어졌습니다.그는 ML을 "명시 적으로 프로그래밍하지 않고 배우는 능력"으로 정의했다.

그 이후로 ML은 크게 진화했습니다.1960 년대와 1970 년대에 ML 알고리즘은 체커 플레이 및 수학 방정식 해결과 같은 문제를 해결하기 위해 개발되었습니다.1980 년대에 ML은 로봇 공학 및 자연어 처리와 같은 다양한 응용 분야에서 사용되기 시작했습니다.

1990 년대에는 많은 양의 데이터 및 복잡한 작업을 처리 할 수있는 새로운 ML 알고리즘의 출현을 보았습니다.이것은 ML의 현대 시대의 시작이었습니다.

2000 년대에 ML은 딥 러닝 알고리즘의 개발로 큰 진전을 이루었습니다.딥 러닝 알고리즘은 대량의 데이터에서 학습하고 정확한 예측을 할 수 있습니다.이로 인해 자율 주행 자동차 및 얼굴 인식과 같은 강력한 ML 애플리케이션이 개발되었습니다.

기계 학습 원리

ML은 핵심적으로 컴퓨터를 가르치는 것에 관한 것입니다.이 과정에는 세 가지 주요 단계가 포함됩니다.

1. 데이터 수집 : ML의 첫 번째 단계는 교육에 사용될 데이터를 수집하는 것입니다.이 데이터는 알고리즘이 이해할 수있는 방식으로 레이블을 지정하고 구조화해야합니다.

2. 모델 교육 : 데이터가 수집되면 ML 모델을 훈련시키는 데 사용됩니다.여기에는 데이터를 모델에 공급하고 데이터 포인트 간의 패턴과 관계를 배울 수 있습니다.

3. 모델 평가 : 모델이 훈련되면 정확도를 측정하기 위해 새로운 데이터에 대해 평가됩니다.이는 모델이 보이지 않는 데이터로 일반화 할 수 있도록하기 위해 수행됩니다.

기계 학습 유형

ML 알고리즘은 감독 학습, 감독되지 않은 학습 및 강화 학습의 세 가지 주요 범주로 나눌 수 있습니다.

감독 학습 : 감독 학습 알고리즘은 라벨이 붙은 데이터를 사용하여 훈련됩니다.이는 데이터 포인트에 올바른 출력이 표시되었음을 의미합니다.그런 다음 알고리즘은 새로운 데이터 포인트에 대한 올바른 출력을 예측하도록 훈련됩니다.감독 된 학습 알고리즘의 예로는 선형 회귀 및 로지스틱 회귀가 포함됩니다.

감독되지 않은 학습 : 감독되지 않은 학습 알고리즘은 표지되지 않은 데이터를 사용하여 훈련됩니다.그런 다음 알고리즘은 데이터의 패턴을 식별하도록 훈련됩니다.감독되지 않은 학습 알고리즘의 예로는 클러스터링 및 차원 감소가 포함됩니다.

강화 학습 : 강화 학습 알고리즘은 보상 시스템을 사용하여 훈련됩니다.알고리즘은 주어진 환경에서 올바른 조치를 취함으로써 보상을 최대화하도록 훈련되었습니다.강화 학습 알고리즘의 예로는 Q- 러닝 및 깊은 Q- 러닝이 있습니다.

기계 학습의 응용 프로그램

ML 알고리즘을 사용하여 광범위한 문제를 해결할 수 있습니다.다음은 ML의 가장 일반적인 응용 프로그램입니다.

이미지 인식 : ML 알고리즘을 사용하여 이미지에서 객체를 식별 할 수 있습니다.이것은 얼굴 인식 및 의료 이미지 분석과 같은 다양한 응용 분야에서 사용됩니다.

자연 언어 처리 : ML 알고리즘을 사용하여 자연어를 이해하고 생성 할 수 있습니다.이것은 기계 번역 및 자동화 된 질문 응답과 같은 응용 프로그램에 사용됩니다.

자율 주행 : ML 알고리즘을 사용하여 자율 주행 차량을 제어 할 수 있습니다.이것은 자율 주행 자동차 및 배달 로봇과 같은 응용 프로그램에 사용됩니다.

추천 시스템 : ML 알고리즘을 사용하여 사용자에게 제품 또는 콘텐츠를 추천 할 수 있습니다.이것은 온라인 쇼핑 및 스트리밍 서비스와 같은 응용 프로그램에 사용됩니다.

기계 학습의 도전

ML 알고리즘은 강력한 도구가 될 수 있지만 도전이없는 것은 아닙니다.ML과 관련된 가장 일반적인 과제는 다음과 같습니다.

데이터 수집 : 올바른 데이터 수집은 ML 알고리즘을 훈련시키는 데 필수적입니다.데이터에 올바르게 레이블이 지정되지 않았거나 실제 세계를 대표하지 않으면 모델이 정확한 예측을 할 수 없습니다.

모델 선택 : 선택