Deep Learning (0)

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Introduction

Artificial Intelligence \( \supset\) Machine Learning \(\supset\) Deep Learning

Artificial Intelligence(AI) : 인간의 학습(Learning) , 추론(deductive reasoning), 지각(perception) 능력을 인공적(artificial)으로 구현(implemented)하려는 컴퓨터 과학(computer science)의 분야

Machine Learning(ML) : 한 가지 분야(task)로 지능(Intelligence)이 제한되어 있는 컴퓨터 알고리즘, 경험을 통해 자동으로 개선

e.g.) KNN, Clustering

Deep Learning(DL) : Machine Learning의 하위 분야로 인간의 신경망(neural networks)과 유사한 방식(method)으로 데이터(data)를 처리(process)하도록 컴퓨터를 가르치는 방식

Machine Learning

Model : 특정 유형의 패턴을 인식하도록 학습되는 수식(파일) - 모든 경우의 수가 될 수 있음

Supervise Learning (지도 학습)

Data에 대한 정답(Label, Class)을 주고 모델(model)을 학습시키는 방법

* 모델을 학습시킨다 (= 모델링 modelling): 적합한 모델을 찾는 과정

Classification(분류) - 이산형

- 이진 분류(Binary Classification) e.g.) 스팸분류, 암확인

- 다중 분류(Multi Classification) e.g.) 1 ~ 9까지 손글씨 분류, 강아지 종

Regression(회귀) - 연속형

여러개의 독립변수 (Independent variable)와 한 개의 종속변수(Dependent variable) 간의 상관관계(correlation)을 모델링(modelling)하는 기법

▶ 독립변수(Independent variable) : 종속변수에 영향을 주는 변수 → x축

▶ 종속변수(Dependent variable) : 독립변수에 영향을 받는 변수 → y축

- 선형회귀 (Linear regression) ▷ 일차함수

- 다항회귀 (Polynomial regression) ▷ 다항함수

- 리지회귀 (Ridge regression) ▷ 제곱

- 라쏘회귀 (Lasso regression) ▷ 절댓값

Unsupervised Learning (비지도 학습)

Data에 대한 정답(Label, Class)이 없는 데이터를 가지고 model을 학습시키는 방법

Clustering(군집화) : 주어진 데이터 집합을 유사한 데이터들의 그룹으로 나누는 것

Visualization(시각화) : 데이터 분석 결과를 쉽게 이해호도록 시각적으로 표현 후 전달하는 과정

Semi-Supervised Learning (준지도 학습)

Supervised Learning(지도 학습) + Unsuperviesd Learning(비지도 학습)

Reinforcement Learning (강화 학습 - RL)

시행착오(Trial and Error)를 통해 학습하는 방법 → 보상(reward)을 통해 목표를 찾아가는 알고리즘

출처 : https://bair.berkeley.edu/blog/2018/04/10/virtual-stuntman/

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영어	뜻
Artificial Intelligence (AI)	인공지능
Machine Learning (ML)	기계학습 (머신러닝)
Deep Learning (DL)	딥러닝
Learning	학습
deductive reasoning	추론
perception	지각
artificial	인공적인
implemented	구현
computer science (cs)	컴퓨터과학
experience	경험
automatic	자동
improvement	개선
algorithm	알고리즘
neural networks	신경망
method	방식
data	데이터
process	처리
subset	부분집합
label, class	정답
Supervised	지도, 감독
classification	분류
binary	이진
multi	다중
regression	회귀
independent variable	독립변수
dependent variable	종속변수
correlation	상관관계
modelling	모델링 = 모델을 학습시키는 것
linear	선형
polynomial	다항
unsuperviesd	비지도, 감독되지 않는
clustering	군집화
visualization	시각화
semi-superviesd	준지도
reinforcement	강화
reinforcement learning (RL)	강화학습
reward	보상
Trial and Error	시행착오

reference

- 모두의 딥러닝

- 핸즈온 머신러닝

- https://bair.berkeley.edu/blog/2018/04/10/virtual-stuntman/