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인공지능

 

클로바 램프

 

 

 

 

 

 

 

학습 방법에 따른 기계학습의 분류(비지도학습, 지도학습, 강화학습) 

 

 

 

 

고양이인지 강아지인지 학습시키는 방법.

레이블이 있는 데이터를 가지고 학습하는 것. 

학습 방법 1. 레이블이 있는 데이터 수집 2. 목적에 맞는 기계학습 모델 설계 3. 기계학습 모델에 데이터 넣어 학습 시키기

 

인공지능 로봇에는 어떤 유형의 학습이 적용되나요?

1. 지도학습
- 로봇이 자신의 위치를 파악하기 위해 이전에 찍어둔 맵 상에서 자신의 위치를 파악하게 함.
2. 강화학습
- 로봇이 장애물에 부딪히지 않고 효율적으로 움직이기 위해서는 시뮬레이션 세상에서 피드백을 주면 다음 번에는 행동 교정할 수 있게 하는 강화학습 사용함. 

 

비지도학습
정답 레이블이 없는 데이터로 학습하는 방법
1) 군집화
- 레이블이 없는 이미지 데이터로 기계학습 모델 학습시키면 스스로 특징을 파악하여 데이터 분류/군집화 함
2) 차원 축소
- 특징을 많이 가지고 있는 데이터에서 불필요한 것을 제거하는 것
- 기계학습 모델을 학습시킬 때 데이터의 크기가 너무 크면 비효율적/학습이 잘 안이루어지는 경우가 많음.