gnidinger.tistory.com고양이 두 잔딥러닝 학습방법: 지도학습부터 강화학습까지Introduction딥러닝은 인공지능 분야에서 핵심적인 기술이며, 그 핵심에는 다양한 학습방법들이 있다. 이 글에서는 지도학습(Supervised Learning), 준지도 학습(Semi-Supervised Learning), 비지도 학습(Unsupervised Learning), 강화 학습(Reinforcement Learning)에 대해 간단히 알아보겠다.Supervised Learning지도학습은 명확한 답이 제공되는 학습 데이터를 바탕으로 알고리즘이 패턴을 학습하는 방식이다. 분류(Classification)는 이미지나 텍스트가 어떤 범주에 속하는지 예측하는 데 사용되며, 회귀(Regression)는 수치 예측 문제에 적용된다. 예를 들어, 의료 이미지에서 질병을 감지하거나 주식 가격을 예측하는 경우에 이 방법이 사용된다.학습 과정은 입력 데이터와 정답 라벨을 모델에 제공하여, 모델이 예측값과 실제값의 차이를 최소화하도록 하는 것을 포함한다. 모델은 이러한 오류를 줄이기 위해 내부 파라미터를 지속적으로...Semi-Supervised Learning부분적으로만 라벨이 지정된 데이터를 사용해 학습하는 방식이다. 이 학습방법에서는 임시 라벨을 부여하는 PseudoLabel 기법을 사용하는데, 이는 라벨이 없는 데이터에 모델이 예측한 라벨을 부여하고 이 데이터를 실제 라벨이 있는 것처럼 학습에 활용하는 것이다. 이로 인해 모델은 더 많은 데이터로부터 학습을 진행할 수 있으며, 이는 지도학습만을 사용할 때보다 훨씬 다양한 데이터 상황에 적응할 수 있게 만들어준다. 하지만 임시 라벨이 정확하지 않을 수 있어 학습 과정에서 오류를 초래할 위험이 있다. 준지도 학습은 라Unsupervised Learning비지도 학습은 라벨링 된 데이터가 없는 경우에 유용하다. 대표적으로 고객 데이터가 많은 쇼핑몰에서 구매 패턴이나 선호도를 분석해 고객군을 세분화하는 클러스터링(Clustering) 기법이나, 고차원 데이터의 숨겨진 구조를 밝히는 차원 축소, 그리고 생성형 모델(Generative models)에 사용된다. 학습 방식에는 두 가지가 있는데, 첫 번째는 합성곱 신경망(CNN)을 기반으로 한 방법이다. 이는 주로 이미지나 비디오 데이터에서 시각적 특징을 추출할 때 사용된다. 또 다른 방법은 오토인코더(AE) 기반이다. 이는 입력 데이터의Conclusion딥러닝의 학습방법은 각기 다른 장단점을 가지고 있으며, 문제의 특성과 사용할 수 있는 데이터의 유형에 따라 적절한 방법을 선택해야 한다. 지도학습은 정확한 라벨링이 필요한 경우에 최적화되어 있으며, 준지도 학습은 라벨이 부족한 경우에 유용하다. 비지도 학습은 라벨링이 전혀 되어 있지 않을 때 유용하며, 강화 학습은 결정을 내려야 하는 복잡한 환경에 적합하다. 각 학습방법은 특정 상황에 맞게 선택되어야 하며, 때로는 이들을 조합하여 사용하기도 한다.5딥러닝은 인공지능 분야에서 핵심적인 기술이며, 그 핵심에는 다양한 학습방법들이 있다. 이 글에서는 지도학습(Supervised Learning), 준지도 학습(Semi-Supervised Learning), 비지도 학습(Unsupervised Learning), 강화 학습(Reinforcement Learning)에 대해 간단히 알아보겠다.분류학습방법정확도회귀라벨링딥러닝비지도 학습지도 학습강화 학습준지도 학습2024.04.13블로그 검색 더보기yej2413.com메가 section인공지능의 학습방법, 그림 코딩으로 지도학습 알아보기5스스로 학습할 수 있는 다층적인 구조로 되어 있습니다. 딥러닝은 특히 대량의 데이터로부터 복잡한 패턴을 학습하는데 강력한 능력을 보여줍니다. □ 지도학습(supervised learning) 방법지도학습방법은 입력 데이터와 그에 상응하는 정답을 받습니다. 목표는 제공된 데이터로부터 학습하여 새로운 데이터에 대해 정확...소프트웨어인공지능스크레치엔트리머신러닝딥러닝지도학습그림코딩인공지능 포함관계지도학습이란2024.05.31인공지능 학습방법, 비지도 학습 알아 보기인공지능 학습방법, 강화학습 알아보기blog.naver.com붕엉빵[빅데이터/R] 지도학습방법 : 분류분석(Classification)9# 빅데이터 # R # 지도학습방법 # 분류분석 # Classification 지도학습(Supervised Learning) – 인간 개입에 의한 분석 방법 – 종속 변수(y) 존재 : 입력 데이터에 정답 포함 – 분석 방법 : 가설검정(확률/통계) → 인문.사회.심리 계열(300년) – 분석 유형 : 회귀분석, 분류분석, 시계열 분석 → 추론통계 기반...2024.06.03blog.naver.com하하웃음 나누미 문명애의 소통공간ADHD 학생을 위한 학습지도방법 9가지불분명하다. 다양한 환경적인 요인이 이 질환의 원인으로 거론되고 있으나 아직 환경적 요인의 중요성은 논란의 여지가 많다. 3. ADHD 학생을 위한 학습지도방법 주의력 결핍 과잉 행동 장애(ADHD)가 개인의 일상에 어떤 영향을 미치는지를 설명하는 다양한 은유가 있다. 가장 흔히 볼 수 있는 은유는 쳇바퀴를 끊임...2024.03.05100.daum.net백과사전지도형 기계 학습있는 데이터를 이용하여 주어진 입력에 맞는 출력을 찾는 학습방법. | 훈련 데이터(training data)로 입력과 출력이 같이 제공...입력)의 답(출력)을 가르쳐 주는 것에 비유하여 지도형 기계 학습 또는 지도학습이라고 한다. 예를 들어 개와 고양이 사진...백과사전 검색 더보기출처: 용어로 알아보는 5G/Al/Blockchainblog.naver.com나나쌤과 함께하는 교육이야기교육학의 교수학습지도방법에 대하여2과거 경험의 범위를 능가하는 상황에서 문제 해결 과정을 포함합니다. 학습지도의 기본 원리 교육 지침의 핵심 원리에는 학습자를 안내하고 결과를 평가하는 것...존중하고 각 학생의 다양성과 잠재력을 고려하여 지도방법을 조정합니다. 교수-학습방법의 유형 프레젠테이션: 개념을 설명하고 이해를 돕는 단방향...2024.04.24통합웹 더보기
서비스 안내스토리의 글을 대상으로 검색결과를 제공합니다.자세히보기슈퍼피포인문・교양 분야 크리에이터AI와 아이 학습의 유사성4선생님이 있다는 의미로 지도학습과 교사학습은 같은 것을 의미한다고 볼 수 있다. 지도학습이 누군가의 지도로 기계가 학습을 하는 것이면, 지도가 없는 학습도 있지 않을까? 우리는 지도가 없는, 교사가 없는 학습방법을 비지도학습, 영어로는 Unsupervised Learing이라고 한다. 머신러닝과 딥러닝 알고리즘들을 지도...브런치북아이와 AI의 신나는 모험인공지능육아에세이2023.06.20브런치스토리 검색 더보기drawor1d.tistory.comHello World1. [머신러닝] 지도학습 (Supervised Learning)지도 학습이란정답이 있는 데이터를 이용해 학습시키는 것. 여기서 정답이란 데이터의 라벨(label)을 의미크게 분류(Classification)와 회귀(Regression)가 있음.분류는 새 데이터를 받아 이것이 어느 그룹에 속하는지 결정하는 것이고 (ex. 메일이 스팸인지 아닌지 결정)회귀는 기존의 데이터를 이용해 새 입력값에 대한 결과값을 예측하는 것. (ex. 공부 시간에 따른 시험성적 예측)분류K-Nearest Neighbor, KNN K-NN은 새로운 입력을 받으면 기존 데이터와의 모든 거리를 구해서 가장 많은 속성을 가진 클러스터에 할당하는 알고리즘. 즉 미리 모델을 만들어 두는 게 아니라 기존 데이터를 두고 비교하는 것. K 값에 따라 결과가 바뀔 수 있음. 기존 데이터에 이미 라벨이 있으므로 지도학습 새 데이터가 들어오면 모든 기존 데이터와의 거리 비교 가장 가까운 k개의 데이터 찾기 그 중 가장 많은 데이터의 그룹에 배정 k는 보통 홀수 Distance Metric L1 Distance: 차의 절댓값의 합 L2회귀선형 회귀 Linear Regression 분류와 달리 연속된 값에 대한 예측 모형을 만들어 냄.이때 결과값이 독립변수와 종속 변수가 선형 관계를 가짐 단순 선형 회귀 고려하는 요소가 하나밖에 없을 때 독립변수 1개, 2차원 그래프y = wx + b 다중 선형 회귀 고려해야하는 요소가 더 많을 때 독립변수 2개 이상, 3차원 이상 그래프y = b + w1x1 + w2x2 + ... + wnxn 회귀 모델 평가 실제 값과 예측값의 오차를 나타내는 Loss 함수를 최소로 하는 것Loss 값을 구하는 방법은 MAE, MSE, RMSE 등25K-Nearest Neighbor, KNN K-NN은 새로운 입력을 받으면 기존 데이터와의 모든 거리를 구해서 가장 많은 속성을 가진 클러스터에 할당하는 알고리즘. 즉 미리 모델을 만들어 두는 게 아니라 기존 데이터를 두고 비교하는 것. K 값에 따라 결과가 바뀔 수 있음. 기존 데이터에 이미 라벨이 있으므로 지도학습 새 데이터가 들어오면 모든 기존 데이터와의 거리 비교 가장 가까운 k개의 데이터 찾기 그 중 가장 많은 데이터의 그룹에 배정 k는 보통 홀수 Distance Metric L1 Distance: 차의 절댓값의 합 L22024.04.19티스토리 검색 더보기story.kakao.com부산진구육아종합지원센터부산진구육아종합지원센터 - 카카오스토리내 유아(5~7세) 자녀를 둔 부모 및 양육자를 대상으로 초등학교 1학년 교육과정, 학교생활 안내 및 학습지도방법, 입학 전 준비사항 등에 대해 알아볼 수 있는 '초등학교 입학 가이드' 부모교육이 진행됩니다...2023.10.25카카오스토리 검색 더보기인문・교양 크리에이터 보기
서비스 안내Kakao가 운영하는 책 서비스 입니다.다른 사이트 더보기 공부는 마라톤이다(가정에서의 자녀 학습지도방법 2)
저자
이용만
출간
2013.8.8.
도서
11,250원
가정 학습지도방법
저자
박대용
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영어학습지도방법
저자
임병빈
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도서
24,300원
e북
19,440원
전인교육을 위한 학습지도방법
저자
미국교육과정연합회
출간
1990.3.1.
성인학습지도방법의 이론과 실제
저자
권두승
출간
2000.3.10.
학습지도방법 개선연구:중학교과학을 중심으로
저자
한국교육개발원
출간
2009.3.16.
학습지도방법 개선 연구(과학적탐구능력신장을위한)
저자
한국교육개발원
출간
1989.7.1.
수학 학습지도 원리와 방법
저자
우정호
출간
2011.2.25.
도서
23,000원
수학학습지도 원리와 방법
저자
우정호
출간
2009.8.10.
수학 학습지도 원리와 방법
저자
우정호
출간
2005.7.20.
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지금까지 이런 강연은 없었다
중증뇌성마비장애인들의 재활치료를 도와주세요!!
똑똑!하고 싶은 학대피해아동의 안전을 위하여, 똑똑!