기계 학습의 개념 분석

개념으로서의 머신 러닝은 알고리즘과 신경망 모델을 사용하여 학습하고 다양한 작업을 더 빠르고 효율적으로 수행하는 컴퓨터의 능력을 향상시키는 것과 관련이 있습니다. 머신 러닝 또는 ML은 데이터 또는 데이터 세트를 사용하여 의사 결정을 내리는 방식으로 모델을 구축하는 데 도움이 됩니다. 조직의 의사 결정 및 집행 성과를 간소화하는 데 사용할 수 있습니다. 이 용어는 1959년 인공 지능과 컴퓨터 게임을 전공한 미국 출신의 Arthur Samuel에 의해 만들어졌습니다.

개념적으로 ML 또는 기계 학습은 생물학적으로 인간에서 발견되는 뇌 세포 상호 작용 모델을 모방합니다. 뇌 활동 중에 뉴런이 서로 통신할 때 뉴런은 차례로 다른 외부 형태의 지원 없이도 인간이 다양한 기능과 작업을 쉽게 수행할 수 있도록 합니다. 인간 두뇌의 뉴런이 상황에 따라 각 작업을 해부하는 것처럼 ML에서는 데이터를 다양한 알고리즘에 따라 예측, 분류 및 표현하여 복잡한 문제를 해결하고 솔루션을 제시합니다.

기계 학습의 신경망 모델은 Dr. Donald Hebb의 이론을 기반으로 합니다. 행동의 조직화. 기계 학습의 개념을 공식화하는 데 있어 몇 가지 주목할만한 공헌은 컴퓨터 프로그램을 개발한 1950년대 IBM의 Arthur Samuel의 진화 작업을 점진적으로 구현한 것을 기반으로 합니다. 컴퓨터 프로그램은 체커 게임에서 양측이 이길 확률을 측정할 때 알파-베타 가지치기를 포함했습니다. 이에 따라 맞춤형 기계가 등장했습니다. 퍼셉트론, 1957년 Frank Rosenblatt가 개발한 이미지 인식 전용으로, 1967년 Mercello Pelillo가 기본 패턴 인식을 위해 개발한 최근접 이웃 알고리즘으로 이어집니다.

기계 학습 알고리즘 및 모델

기계 학습 알고리즘 및 모델의 보정된 기능을 기반으로 합니다. 간단히 말해서 알고리즘은 구조화 또는 비구조화 데이터를 활용하여 출력을 생성하는 간단한 프로세스라고 할 수 있습니다. 동시에 머신 러닝 모델은 프로그램과 프로그램을 사용하여 원하는 작업을 완료하기 위한 결과에 도달하는 절차(알고리즘)의 조합을 의미합니다.

알고리즘은 예측이 이루어지는 공식입니다. 기계 학습 모델은 알고리즘을 구현한 후 생성된 출력의 더 넓은 측면입니다. 따라서 기계 학습 알고리즘이 기술적으로 ML 모델로 이어지며 그 반대의 경우는 아니라고 인용하는 것이 타당할 것입니다. ML 알고리즘이 무엇을 하는지 이해하기 위해 먼저 기계 학습의 모델을 살펴보겠습니다.

기계 학습 모델은 세 가지 광범위한 모델로 분류됩니다.

• 지도 학습: 지도 학습에서는 불확실한 시나리오에서 알려진 데이터 집합(입력)과 알려진 데이터 응답(출력)에서 예측을 수행하여 새로운 데이터 또는 데이터 집합을 응답으로 개발하기 위해 증거가 계산됩니다. 지도 학습은 분류 및 회귀와 같은 기술을 추가로 사용하여 다른 기계 학습 모델을 제시합니다.
• Unsupervised learning: Unsupervised learning은 고유한 데이터 세트 또는 구조가 있는 숨겨진 패턴에서 레이블이 지정된 응답 없이 입력 데이터에서 추론에 도달하는 것을 포함합니다.
• 강화 학습: 기계 학습의 강화 학습 모델에서는 시행착오 접근 방식을 기반으로 복잡한 환경에서 일련의 결정이 내려집니다. 내린 결정의 결과에 따라 결국 대응을 이끌어내는 데 도움이 되는 보상과 벌칙이 있습니다.

이제 기계 알고리즘이 하는 일을 자세히 설명하기 위해 클러스터링 기반 기계 학습 알고리즘 K-means의 예를 들어 보겠습니다. 여러 클러스터가 고려되고 k가 변수로 사용됩니다. 각 클러스터의 중심 또는 중심을 식별하고 이를 기반으로 데이터 포인트를 정의합니다. 여러 번 반복하여 데이터 포인트와 클러스터를 재식별하고 모든 센터가 정의되면 데이터 포인트는 클러스터 센터에 근접하여 각 클러스터에 정렬됩니다. 이 알고리즘은 다양한 AI 프로그램에 대한 오디오 감지 및 이미지 분할의 복잡한 작업을 정렬하는 데 도움이 되는 훈련 데이터에서 예외적으로 수행됩니다.

기계 학습을 비즈니스 요구에 따라 탐색하고 발전시키는 진보적인 분야로 만드는 또 다른 측면은 데이터 처리에 대한 필요성입니다. 다양한 형태의 훈련 데이터는 머신 러닝의 기본 기반이 됩니다. 보안 목적을 위한 개체 감지에서 비즈니스 동향 예측에 이르기까지 효율적이고 고성능인 알고리즘은 기본적으로 데이터 중심적입니다. 데이터 세트가 정확할수록 알고리즘은 더 정확하게 출력을 생성합니다.

머신 러닝의 데이터 기반 알고리즘

인간이 상호작용하는 대부분의 측면이 다양한 무형 데이터와의 동적 관계를 기반으로 하는 물리적 세계에서 인간의 마음은 매일 많은 간단한 데이터 기반 계산을 수행합니다. 마찬가지로 계산은 머신 러닝에서 데이터 또는 레이블이 지정된 훈련 데이터를 기반으로 하며, 이는 인공 지능(AI) 기반 프로그램이 가치를 추가하는 데 도움이 됩니다. 알고리즘의 사용은 프로세스를 자동화하거나 대규모 데이터 세트에 대한 심층적인 결과를 수행하기 위해 프로그램 코드를 작성하는 것보다 훨씬 더 안정적이고 빠른 속도입니다.

기계 학습 알고리즘은 제공된 데이터의 도움으로 일련의 결과를 생성하는 수학적 방법론입니다. 그만큼 따라서 데이터의 중요성은 머신 러닝 프로세스에서 근본적으로 핵심입니다.. ML로 구동되는 AI 프로그램의 효율성은 알고리즘의 코드에 입력되는 훈련 데이터의 품질에 달려 있습니다. 부정확한 데이터 세트도 성능을 저하시킬 수 있습니다.

ML 알고리즘이 높은 가치의 출력을 생성하려면 양질의 교육 데이터 세트를 사용할 수 있어야 합니다. 훈련 데이터 세트는 AI 애플리케이션의 목적에 따라 개발된 주석이 추가되거나 설명된 데이터입니다.

주로 두 가지 유형의 데이터가 기계 학습 알고리즘의 작동 방식을 강화합니다.

1. 수동 데이터 레이블 지정
2. 자동화된 데이터 라벨링
3. AI 지원 데이터 라벨링

자동 및 수동 및 AI 지원 데이터 레이블 지정에는 몇 가지 주요 차이점이 있습니다. 수동 데이터 레이블 지정에서 크라우드 포스는 레이블을 부착하기 위해 정의된 공유 지침 또는 기술에 따라 원시 데이터에 레이블을 지정합니다. 자동화된 데이터 레이블링에서 훈련 데이터는 프로그램에 의해 레이블이 지정되고 실행을 위해 로드되기 전에 정확성이 확인됩니다. 그리고 AI 지원 데이터 라벨링에는 자동화된 절차와 양질의 교육 데이터를 생성하기 위한 사람의 노력이 모두 필요합니다.

현실 세계에서 데이터 기반 알고리즘의 적용

알고리즘과 기술은 산업 및 경제 분야 전반에 걸쳐 적용할 수 있습니다. 디지털 기술과 데이터 중심 생태계의 시대, 스마트 시티, 사이버 보안, 스마트 헬스케어, 소셜 미디어, 비즈니스와 같은 분야에서 효율적인 데이터 생성 및 개발의 과제에 직면하는 복잡한 요구 사항에서 ML은 또한 지속적인 데이터 구조화 및 비즈니스를 가능하게 합니다. 더 나은 의사 결정, 성과 개선 및 비즈니스 지속 가능성 향상을 위해 사용 가능한 데이터를 처리합니다.

의료 분야에서 AI 프로그램은 활용도가 높은 훈련 데이터를 기반으로 하는 작업을 수행하고 있습니다. 데이터는 다음과 같은 건강 앱을 가능하게 합니다. XNUMX억 객체, 동작, 속성, 시청각 입력, 음성 입력, 신경망, 음성 출력, 신체 제어 등을 감지하여 고객이 건강 훈련 프로그램의 진행 상황을 추적하도록 돕고 있습니다. 이는 차례로 AI 지원 앱을 돕습니다. 다음과 같은 복잡한 작업을 디코딩합니다.

• 장면 이해
• 구어 이해
• 개체 및 동작 이해
• 챗봇으로 음성 언어 생성
• 조수의 몸을 제어
• 인간의 포즈 이해하기
• 시각적 개념을 단어 등에 연결합니다.
• 행동

금융과 같은 분야에서 기계 학습 알고리즘은 기업의 미래 투자 기회를 감지하는 데 도움이 됩니다. 한편, 정부 부문의 경우 ML 알고리즘은 여러 소스의 복잡한 데이터를 단순히 처리함으로써 사기, 신원 도용을 처리하고 공공 업무의 효율성을 개선하는 데 도움이 됩니다. 또한 데이터 양이 엄청난 양으로 증가함에 따라 머신 러닝 또는 ML은 복잡한 데이터 세트를 사용하고 비즈니스 카테고리가 미래의 수많은 과제를 해결할 수 있도록 하여 가치를 추가하고 있습니다.

미주

이상적으로는 머신 러닝을 사용하여 엄청난 양의 데이터가 포함된 복잡한 계산 작업을 처리하고 결과를 도출하는 정적 공식이 없습니다. 수년에 걸쳐 기계 학습에 대한 연구와 진화가 계속됨에 따라 의료, 에너지 생산, 자동차, 항공 우주, 제조 및 금융과 같은 비즈니스 분야에서 해당 모델의 이점을 얻었습니다. 기계 학습 모델 및 알고리즘은 객체 감지, 신용 점수, 거래 예측, DNA 시퀀싱 및 예측 유지 관리를 통해 섹터별 문제를 해결하고 미래 산업 전반에 걸친 솔루션을 제공하는 데 도움이 됩니다.

앞으로 몇 년 동안 데이터가 계속 증가하고 가변 데이터에 대한 수요가 더욱 증가함에 따라 데이터와 연료 균형을 읽고 처리하는 데 도움이 되는 모델과 함께 기계 학습 알고리즘으로 구동되는 AI 프로그램을 사용하여 다른 많은 작업이 실행되는 것을 볼 수 있기를 바랍니다. 글로벌 기업 부문의 지속 가능성.

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출처: https://www.iotforall.com/application-of-data-driven-algorithms-in-machine-learning-ml