머신러닝의 원리가 무엇인가요?
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3개의 답변이 있어요!
다음으로 말씀 드리는건 기초중의 기초이니 꼭 이해하셔야 합니다.
이게 이해가 되지 않으면 그 다음은 없습니다.
머신러닝은
데이터 분석 방법론의 하나인 기계학습 기법을 이야기합니다.
인공신경망 모델을 활용하는건데요,
인간의 뇌가 신경망의 신호전달체계를 통해 학습하는 기전을 모사한 데이터 마이닝기법입니다.
구현 방법 :
기대출력값과 실제 출력값간의 비교를 통해 계산된 오차를 시냅스(신경망) 역할을 하는 노드에 가중치 조정으로 인공신경망 모델에 반영합니다. 이 과정을 신경망 구조가 안정화할 때까지 반복 또 반복합니다. 그러므로써 예측 혹은 분류모델을 만들어나가는 것입니다.
이 과정에서 생긴 오차들을 출력 계층에서 입력계층으로 열방향 반영하는 역전파 알고리즘(back propagation algorithm)을 통해 모델을 안정화하며 학습과정을 기계적으로 단축합니다.
다음은 인공신경망을 가장 단순화시킨 구조입니다.
질문자의 학습인지능력을 무시하는게 아니라는 점 먼저 말씀드립니다.
이게 이해가 되지 않으시면 여기까지만 알아두시는게 좋을 것 같습니다.
내용을 심화하면 이보다 훨씬 더 어렵거든요.
게다가 이 이론과 모델의 밑바닥에는 통계 수학의 이론적 바탕이 깔려있습니다.
사실은 그것부터 이해가 수반되어야 머신러닝에 대한 제대로 된 이해를 할 수 있다 볼 것입니다.
