AI 정리

AI : 사람의 지능을 모방하여 만든 컴퓨터 시스템

• 학습 능력
• 추론 능력
• 판단 능력
• 행동 지능
  기계학습, 시각모방, 언어모방,....

AI 프로그래밍 : 기계학습 기반으로 시각 모방, 언어모방 등의 컴퓨터 시스템 구현

• 기계학습 : 지도학습(특징들로 묘사된 데이터, 정답), 비지도학습(데이터), 강화학습

지도학습 => 결과 예측(범주형(KNN,로지스틱회귀(로지스틱함수(이진분류)),소프트맥스함수(다중분류))
,수치형(선형회귀)),클래시피케이션(Classification)

로지스틱 회귀 => 데이터를 반복적으로 사용하면서 에러(실측값-예측값 오차)가 최소화 되도록 학습
: 가중치셋의 안정화를 위한 방법 => 경사하강법 적용 : 확률적 경사 하강법(데이터를 하나씩 뽑아서 가중치를 조정), 미니배치,배치,
: 데이터셋의 반복 통해 학습을 하는데 1회귀에 대한 용어 정의 : 에포크

: 특성 개수에 따라서 데이터의 크기에 따라서 학습정도 달라짐 => 경험치 결정
: 특성공학(규제) => 릿지,라쏘 회귀 방법

• 비지도학습(데이터):- 데이터-정답제공이 안됨 => 클러스터링(비슷한 것 끼리 묶는 것) : 공통 패턴을 찾아냄

• 강화학습 : 게임과 비슷한 것,보상을 통해서 학습을 해나가는것