문서의 임의 삭제는 제재 대상으로, 문서를 삭제하려면 삭제 토론을 진행해야 합니다. 문서 보기문서 삭제토론 기계학습 (문단 편집) ==== 지도학습(Supervised Learning) ==== 사람이 [[교사]]로서 각각의 입력(x)에 대해 레이블(y)을 달아놓은 데이터를 컴퓨터에 주면 컴퓨터가 그것을 학습하는 것이다. 사람이 직접 개입하므로 정확도가 높은 데이터를 사용할 수 있다는 장점이 있다. 대신에 사람이 직접 레이블을 달아야 하므로 인건비 문제가 있고, 따라서 구할 수 있는 데이터양도 적다는 문제가 있다. * [[분류 분석|분류]](Classification): 레이블 y가 [[이산수학|이산적(Discrete)]]인 경우 즉, y가 가질 수 있는 값이 [0,1,2 ..]와 같이 유한한 경우 분류, 혹은 인식 문제라고 부른다. 일상에서 가장 접하기 쉬우며, 연구가 많이 되어있고, 기업들이 가장 관심을 가지는 문제 중 하나다. 이런 문제들을 해결하기 위한 대표적인 기법들로는 로지스틱 회귀법[* 통계학의 그것 맞다.], KNN, 서포트 벡터 머신(SVM), 의사 결정 트리 등이 있다.아래와 같은 예시가 있다. * 주차게이트에서 번호판 인식: 요새 주차장들은 티켓을 뽑지 않고, 차량 번호판을 찍어서 글자를 인식하는데 정확도를 높인다. 번호판은 정형화되어 있으므로 전통적인 [[컴퓨터 비전]]으로도 처리는 가능하나, 오염 등에 대해 정확도를 높이자면 기계학습을 하면 더 좋다. 이미지 픽셀값들에 따라 숫자 글자를 분류한다. * 페이스북이나 구글 포토의 얼굴 인식: 역시 컴퓨터 비전을 이용하되 기계학습을 결합. 페이스북에 사진을 올리면 친구 얼굴 위에 이름이 자동으로 달리고는 하는데, 이것 역시 기계학습을 이용한 것. x가 이미지 픽셀, y가 사람 이름인 경우. * 음성 인식: 음성 wav 파일에 대해서 해당 wav 부분이 어떤 음절인지를 인식하는 것. 애플 시리, 구글 보이스 등에서 사용된다(질문에 대해서 답해주는 부분 말고, 인식 부분만). x가 음성 파형, y가 음절. * [[회귀 분석|회귀]](Regression): 레이블 y가 실수인 경우 회귀문제라고 부른다. 보통 엑셀에서 그래프 그릴 때 많이 접하는 바로 그것이다. 데이터들을 쭉 뿌려놓고 이것을 가장 잘 설명하는 직선 하나 혹은 이차함수 곡선 하나를 그리고 싶을 때 회귀기능을 사용한다. 잘 생각해 보면 데이터는 입력(x)과 실수 레이블(y)의 짝으로 이루어져 있고, 새로운 임의의 입력(x)에 대해 y를 맞추는 것이 바로 직선 혹은 곡선이므로 기계학습 문제가 맞다. 통계학의 회귀분석 기법 중 선형회귀 기법이 이에 해당하는 대표적인 예이다.저장 버튼을 클릭하면 당신이 기여한 내용을 CC-BY-NC-SA 2.0 KR으로 배포하고,기여한 문서에 대한 하이퍼링크나 URL을 이용하여 저작자 표시를 하는 것으로 충분하다는 데 동의하는 것입니다.이 동의는 철회할 수 없습니다.캡챠저장미리보기