이끼의 생각

보호되어 있는 글입니다.

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딥러닝(Deep Learning)이란? 딥러닝(Deep Learning)이란 여러 층을 가진 인공신경망(Artificial Neural Network, ANN)을 사용하여 머신러닝 학습을 수행하는 것으로 심층학습이라고도 부릅니다. 따라서 딥러닝은 머신러닝과 전혀 다른 개념이 아니라 머신러닝의 한 종류라고 할 수 있습니다. 인간의 두뇌와 비슷한 모양의 대형 인공 신경망을 형성하는 일종의 기계 학습으로 대규모 인공 신경망에 학습 알고리즘과 지속적으로 증가하는 양의 데이터를 공급함으로써, "사고"하는 능력과 처리하는 데이터를 "학습"하는 능력을 지속적으로 개선합니다. 기존의 머신러닝에서는 학습하려는 데이터의 여러 특징 중에서 어떤 특징을 추출할지를 사람이 직접 분석하고 판단해야만 했지만 딥러닝에서는 기계가 자..

반지도 학습(Semisupervised learning) 지도학습, 비지도학습, 강화학습은 대표적인 기계학습 방법들로 많은 분야에서 활용됩니다. 이번엔 많이 사용되지 않는 반지도 학습에 대해 짧게 설명을 드리겠습니다. 레이블이 있는 데이터와 없는 데이터 모두를 활용해서 학습하는 것인데, 대개의 경우는 다수의 레이블 없는 데이터를 약간의 레이블 있는 데이터로 보충해서 학습하는 종류의 문제를 다룹니다. 머신러닝 알고리즘 머신러닝은 학습하려는 문제의 유형에 따라 크게 지도 학습, 비지도 학습, 그리고 강화 학습으로 나눌 수 있습니다. 그리고 각 학습 방법들은 상황에 맞는 다양한 알고리즘을 사용하여 구현할 수 있습니다. 다음은 머신러닝 학습에서 사용되는 대표적인 알고리즘입니다. 1. 서포트 벡터 머신(Suppo..

강화 학습(Reinforcement Learning) 위의 두 문제의 분류는 지도의 여부에 따른 것이었는데, 강화학습은 조금 다릅니다. 지도 학습과 비지도 학습이 학습 데이터가 주어진 상태에서 환경에 변화가 없는 정적인 환경에서 학습을 진행했다면, 강화 학습은 어떤 환경 안에서 정의된 주체(agent)가 현재의 상태(state)를 관찰하여 선택할 수 있는 행동(action)들 중에서 가장 최대의 보상(reward)을 가져다주는지 행동이 무엇인지를 학습하는 것입니다. 즉, 현재의 상태(State)에서 어떤 행동(Action)을 취하는 것이 최적인지를 학습하는 것입니다. 강화 학습은 주체(agent)가 환경으로부터 보상을 받음으로써 학습하기 때문에 지도 학습과 유사해 보이지만, 사람으로부터 학습을 받는 것이..