이전 기사에 이어 이 기사에서는 다양한 기계 학습 알고리즘과 딥 러닝 사용 사례를 살펴보겠습니다.
대표적인 기계 학습 알고리즘으로는 SVM(Support Vector Machine), 결정 트리, 랜덤 포레스트, 신경망 등이 있습니다.
위에서 언급한 네 가지 알고리즘에 대해 자세히 알아보세요. 보자.
첫째, 지원 벡터 머신은 감독 학습에서 회귀 또는 분류에 주로 사용되는 알고리즘입니다.
이 중 분류는 데이터가 어떤 범주에 속하는지 분류하는 작업을 의미합니다.
서포트 벡터 머신은 데이터를 분류할 때 구분선을 결정합니다.
고추와 고추를 분류하는 작업의 예로 컴퓨터가 색상 정보만 학습하면 고추와 고추를 정확하게 분류하지 못할 수 있습니다.
따라서 색상 정보 외에도 고추와 고추를 분류할 수 있도록 컴퓨터에 크기 정보를 학습시켜야 합니다.
컴퓨터는 색상과 크기라는 두 가지 정보를 학습하여 고추와 피망을 보다 정확하게 분류할 수 있습니다.
결정 트리는 주로 감독 학습에 사용되는 알고리즘이며 유사한 지원 벡터 머신이 회귀 및 분류에 사용됩니다.
회귀는 예를 들어 강수량과 기온, 작물의 수확량을 학습하여 내년 수확량을 예측하는 작업을 말합니다.
의사결정나무는 나무 그림으로 생각하면 이해하기 쉽습니다.
예를 들어 이미지에서 남성 또는 여성을 분류하는 작업을 생각해 보십시오. 먼저 키 정보를 학습하고 작은 키와 큰 키에 따라 분기합니다.
그런 다음 머리카락의 길이 정보를 학습하여 머리카락의 길이에 따라 더 세분화됩니다.
이렇게 분기가 계속되면 최종 답은 수컷인지 암컷인지이고 분기가 계속될수록 정확도가 높아질 수 있습니다.
이것은 트리의 분기와 유사하므로 이름이 결정 트리입니다.
랜덤 포레스트 알고리즘은 감독 학습의 회귀 및 분류에도 사용됩니다.
간단히 말해서, 서로 다른 조건에서 계산된 의사 결정 트리의 결과를 수집하여 최종 결과를 도출하는 알고리즘입니다.
이름 그대로 나무가 여러 그루 있으면 숲이 된다고 하여 붙여진 이름이다.
또한 의사 결정 트리보다 높은 정확도를 보여줍니다.
마지막으로 신경망은 딥 러닝에도 사용되는 알고리즘입니다.
신경망은 인간의 뇌를 구성하는 뉴런의 구조를 그대로 재현하고 있으며, 다른 알고리즘과 비교할 수 없는 높은 정밀도를 가지고 있습니다.
높은 정밀도로 인해 딥 러닝은 광범위한 응용 분야를 가지고 있습니다.
우선 딥러닝 기술은 영상처리 분야에서 최고라고 할 수 있습니다.
우리에게 가장 친숙한 사용 사례는 카메라의 안면 인식 기술입니다.
컴퓨터에서 얼굴 특징을 학습하고 이미지에서 사람의 얼굴을 식별하는 것입니다.
기본 기술은 CNN(컨볼루션 신경망)입니다.
또한 딥러닝은 음성인식에 딥러닝이 활발히 활용되는 분야 중 하나이다.
예를 들어 음향 데이터를 분석하고 생산 현장에서 비정상적인 소음을 감지하여 기계 고장 감지 및 품질 보증으로 이어지는 솔루션이 등장하고 있습니다.
지금까지 인공지능, 머신러닝, 딥러닝에 대해 알아보았습니다.
단어만 들어도 낯설거나 생소할 수 있지만 유스케이스에서 보듯 우리 실생활에 많이 자리 잡고 있다.
이 기사가 AI, 머신 러닝 및 딥 러닝에 대해 소개하였기를 바랍니다.