딥러닝 [인공지능_ 지도/비지도/강화학습, Kaggle]

ABC부트캠프_2023.04.11

 

PART 1 인공지능이란

 

인공지능 - 주어진 데이터로 주어진 모델을 최적화하여 새로운 데이터에 대한 결과값을 예측하는 프로그램

인공지능-머신러닝-딥러닝의 관계

<학습의 흐름>

 

 

 

 

학습의 종류 - 지도학습 - 비지도학습 - 강화학습

 

● 지도학습(Supervised Learning)

데이터+레이블(Data, Label) → 학습(Learning) → 검증(Validation) → 예측(Prediction)

: 데이터에 대한 label,target,정답이 주어진 상태에서 학습, 즉각적인 피드백, 최적화학습

- Regression: 예측 결과값이 continuous value _ XGBosst, Light GBM

- Classification : 예측 결과값이 diiscrete value _ CNN, RNN

 

● 비지도학습(Unsupervised Learning)

데이터(Data) →  학습(Learning) → 구조파악(Finding Structure) →  결과

:데이터에 대한 label 이 주어지지 않은 상태에서 학습, 데이터의 숨겨진 특징이나 구조를 발견하는데 사용,

  피드백 없음

Learning

- Clustering : 서로 비슷해 보이는 학습 데이터를 찾아 그룹으로 묶음 

- Anomaly detection : 데이터 세트에 특정 값을 표시하는데 사용

Find Structure

- Association : 데이터 샘플의 어떤 특성을 다른 특성과 연관 짓는 것

- Autoencoders : 입력 데이터를 가지고 하나의 코드로 압축한 뒤 요약코드로 부터 입력 데이터를 재생성

 

● 강화학습(Reinforcement Learning)

: 주어진 환경에서 행동을 취하고 그에 대한 보상을 얻는 방식을 반복적으로 실행하여,

   보상이 최대가 되도록 학습시키는 방식 , Markov 결정과정 _ 로봇제어, 게임

 

 

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