좋은 하루 되세요! 저는 Soper 박사입니다. 오늘 저는 인공 지능 분야의 강력한 기술인 Q-러닝의 기초를 탐구하게 되어 기쁩니다. 이 학습 여정을 시작하기 전에 개념을 처음 사용하는 경우 "강화 학습의 기초"라는 제목의 이 시리즈의 이전 비디오를 시청하는 것이 좋습니다.
이 강의에서는 특성, Q-값, 시간적 차이, 벨만 방정식 및 전반적인 Q-러닝 프로세스를 포함하여 Q-러닝의 기본 개념을 탐구합니다. 이 수업을 마치면 이러한 개념을 확실하게 이해하고 Q-러닝에 의존하는 AI 모델을 구축할 준비를 갖추게 됩니다. 자, 더 이상 고민하지 않고 시작하겠습니다!
먼저 Q-러닝에 수반되는 사항에 대해 간략하게 논의해 보겠습니다. 앞서 언급했듯이 Q-러닝은 AI 에이전트가 상태와 보상으로 구성된 환경과 상호 작용하는 강화 학습의 한 형태입니다. 에이전트의 목표는 기본 수학적 모델이나 확률 분포를 배울 필요 없이 환경과 상호 작용하여 직접 최적의 정책을 구성하는 것입니다. Q-러닝은 에이전트가 획득한 지식을 기반으로 정책을 업데이트하면서 여러 에피소드에 걸쳐 다양한 접근 방식을 사용하여 문제 해결을 지속적으로 시도하므로 시행착오를 수용합니다.
이제 Q-러닝 모델의 특징에 대해 알아보겠습니다. Q-러닝은 강화 학습의 한 유형이므로 모든 강화 학습 모델의 기본 특성을 공유합니다. 이러한 특성에는 입력 및 출력 시스템, 보상, 환경, Markov 결정 프로세스, 교육 및 추론 모드가 모두 포함됩니다. 이러한 특성 외에도 Q-러닝 모델에는 두 가지 특정 속성이 있습니다. 첫째, Q-러닝 모델에서 가능한 상태의 수는 유한합니다. 즉, AI 에이전트는 항상 고정된 수의 가능한 상황 중 하나에 처하게 됩니다. 둘째, Q-러닝 모델에서 가능한 행동의 수도 한정되어 있어 AI 에이전트가 각 상태에서 고정된 가능한 행동 세트 중에서 선택해야 합니다.
이제 특성을 이해했으므로 몇 가지 고전적인 Q-러닝 문제를 살펴보겠습니다. 그러한 문제 중 하나는 각 위치가 상태를 나타내는 미로이며 에이전트의 작업에는 위, 오른쪽, 아래 또는 왼쪽으로 이동하는 것이 포함됩니다. 목표는 미로를 탐색하고 가능한 한 빨리 출구에 도달하는 것입니다. 또 다른 고전적인 예는 에이전트가 절벽에서 떨어지지 않고 특정 위치에 도달하기 위해 그리드와 같은 환경을 탐색해야 하는 절벽 걷기 문제입니다. 두 시나리오 모두에서 AI 에이전트는 Q-값에 의존하고 업데이트하여 환경에 대해 학습합니다.
그렇다면 Q값이란 무엇일까요? Q-값은 주어진 상태(들)에서 특정 행동(a)의 품질을 나타냅니다. 현재 상태에서 조치를 취한 경우 예상되는 미래 보상의 합계를 나타냅니다. 즉, Q-값은 에이전트가 특정 작업을 수행하고 거기에서 최적으로 진행하여 누적할 수 있는 추가 보상을 추정합니다. AI 에이전트는 부정적인 보상이 있는 시나리오에서 총 보상을 최대화하거나 총 처벌을 최소화하는 것을 목표로 합니다. Q 값을 업데이트하고 정제함으로써 에이전트는 긍정적 강화와 부정적 강화를 통해 학습합니다.
Q 값은 가능한 상태를 나타내는 행과 가능한 작업을 나타내는 열이 있는 Q 테이블에 저장됩니다. Q 테이블은 환경에서 행동을 안내하는 에이전트 정책 역할을 합니다. 최적의 Q 테이블에는 에이전트가 주어진 상태에서 최상의 조치를 선택하여 가장 높은 잠재적 보상을 얻을 수 있는 값이 포함되어 있습니다.
시간 차이(TD)는 Q-러닝에서 중요한 역할을 합니다. TD는 에이전트가 현재 상태의 작업에 대한 Q-값에 대해 학습한 내용을 기반으로 이전 작업에 대한 Q-값을 얼마나 조정해야 하는지 계산하는 방법을 제공합니다. 이 조정은 에이전트가 후속 에피소드에서 더 나은 결정을 내리는 데 도움이 됩니다. TD 값은 이전 행동에 대해 받은 즉각적인 보상, 미래 보상을 할인하는 할인 계수(감마) 및 다음 상태의 최대 Q-값을 고려하여 계산됩니다.
종종 δ로 표시되는 TD 오류는 이전 상태-동작 쌍에 대한 TD 값과 현재 Q 값 간의 차이로 계산됩니다. 에이전트의 예측과 환경에서 관찰된 실제 보상 간의 불일치를 나타냅니다. TD 오류는 이전 상태-동작 쌍의 Q-값을 업데이트하는 데 사용되며, 따라서 시간이 지남에 따라 Q-값을 점진적으로 개선합니다.
이제 Q-러닝의 핵심인 벨만 방정식을 소개합니다. Bellman 방정식은 상태-행동 쌍의 Q-값과 인접한 상태-행동 쌍의 Q-값 사이의 관계를 표현합니다. 다음과 같이 정의됩니다.
Q(s, a) = R(s, a) + γ * 최대[Q(s', a')]
이 방정식에서 Q(s, a)는 상태 s와 행동 a의 Q-값을 나타내고, R(s, a)는 상태 s에서 행동 a를 취할 때 얻은 즉각적인 보상을 나타내며, γ(감마)는 할인 계수입니다. 즉각적인 보상과 비교하여 미래 보상의 중요성을 결정하고, s'는 상태 s에서 행동 a를 취한 후 도달한 다음 상태이고, a'는 상태 s'에서 취할 최선의 행동을 나타냅니다.
Bellman 방정식은 기본적으로 상태-행동 쌍의 Q-값이 획득한 즉각적인 보상과 다음 상태-행동 쌍의 할인된 최대 Q-값을 더한 것과 같아야 한다고 말합니다. 반복적으로 Bellman 방정식을 적용하고 관찰된 보상 및 미래 추정치를 기반으로 Q-값을 업데이트함으로써 에이전트는 점차 최적의 정책으로 수렴합니다.
이제 전반적인 Q-러닝 프로세스로 넘어가겠습니다. Q-러닝은 다음 단계로 구성된 반복적 접근 방식을 따릅니다.
임의의 값 또는 0으로 Q 테이블을 초기화합니다.
현재 상태를 관찰하십시오.
새로운 작업을 탐색하고 학습된 지식을 활용하는 것 사이의 균형을 맞추는 엡실론-탐욕과 같은 탐색-이용 전략을 기반으로 작업을 선택합니다.
선택한 작업을 수행하고 즉각적인 보상과 다음 상태를 관찰하십시오.
Bellman 방정식과 관찰된 보상을 사용하여 이전 상태-행동 쌍의 Q-값을 업데이트합니다.
현재 상태를 다음 상태로 설정합니다.
에이전트가 최종 상태 또는 미리 정의된 에피소드 수에 도달할 때까지 3~6단계를 반복합니다.
여러 에피소드에 대해 2~7단계를 반복하여 Q 값을 조정하고 상담원의 정책을 개선합니다.
이러한 반복 과정을 통해 Q-값이 업데이트되고 점차 최적의 값으로 수렴되어 개선된 정책으로 이어집니다. 탐색-이용 전략을 통해 에이전트는 더 나은 전략을 발견하기 위해 새로운 작업을 탐색하는 것과 학습된 지식을 활용하여 현재 최상의 작업을 기반으로 결정을 내리는 것 사이에서 균형을 잡을 수 있습니다.
Q-러닝은 오프 정책 학습 알고리즘이라는 점을 언급할 가치가 있습니다. 즉, 에이전트가 다른 정책에 의해 생성된 경험에서 학습할 수 있습니다. 이 속성은 다양한 전략을 탐색할 때 더 효율적인 학습과 더 큰 유연성을 가능하게 합니다.
요약하면 Q-러닝은 강화 학습 영역 내에서 강력한 기술입니다. 여기에는 환경의 수학적 모델을 요구하지 않고 시행착오를 통해 최적의 정책을 학습하는 것이 포함됩니다. Q-값을 사용하여 미래 보상의 예상 합계를 추정하고, 시간적 차이와 벨만 방정식을 통해 업데이트하고, 반복 학습 프로세스를 따르면 에이전트는 점차 정책을 개선하고 주어진 작업에서 더 나은 성능을 달성합니다.
이 수업을 통해 Q-러닝의 기초를 확실하게 이해하셨기를 바랍니다. 다음 강의에서는 구현 세부 사항에 대해 자세히 알아보고 Q-러닝의 실제 사례를 살펴보겠습니다. 많은 관심 부탁드리며, 다음 영상에서 뵙겠습니다!
저는 소퍼 박사입니다. 오늘 저는 여러분 모두와 함께 인공 신경망과 딥 Q-러닝의 기초에 대해 논의하게 되어 기쁩니다.
이러한 주제의 복잡성을 탐구하기 전에 Q-러닝에 익숙하지 않은 경우 "Q-러닝의 기초"라는 제목의 이 시리즈의 이전 비디오를 시청하는 것이 좋습니다.
이번 강의에서 배울 내용을 간략하게 요약하는 것으로 시작하겠습니다.
이 비디오가 끝나면 다음에 대한 포괄적인 이해를 하게 됩니다.
인공 뉴런은 무엇입니까?
활성화 함수의 개념.
신경망이 작동하는 방식.
신경망의 학습 과정.
딥 Q-러닝의 기초와 작동 방식.
이러한 개념을 파악하면 인공 신경망과 심층 Q-러닝에 의존하는 AI 모델을 구축할 수 있는 완벽한 장비를 갖추게 됩니다.
더 이상 고민하지 않고 시작하겠습니다!
인공 신경망과 그 내부 작용을 이해하려면 먼저 인공 신경과 활성화 기능을 이해해야 합니다.
그렇다면 인공 뉴런은 정확히 무엇입니까?
인공 뉴런은 모든 인공 신경망이 구축되는 기본 빌딩 블록 역할을 합니다. 1943년 Warren McCulloch와 Walter Pitts가 인간의 뇌를 포함한 동물의 뇌의 기초를 형성하는 생물학적 뉴런의 수학적 모델로 처음 제안했습니다.
이러한 생물학적 뉴런에서 영감을 받아 인공 뉴런 모델이 등장했습니다.
다이어그램에 표시된 것처럼 인공 뉴런의 목적은 하나 이상의 입력 값을 출력 값으로 변환하는 것입니다. 각 입력 값에 가중치를 곱하여 입력 강도를 조정합니다. 예를 들어 입력 값이 0.8이고 가중치가 0.5이면 결과 곱셈은 0.4가 됩니다. 이 시나리오에서 가중치는 입력의 강도를 감소시켰습니다. 반대로 가중치가 1보다 크면 입력의 강도가 증폭됩니다.
가중 입력 값이 계산되면 활성화 기능을 거쳐 인공 뉴런의 출력 값을 생성합니다. 오류를 최소화하기 위해 훈련 중에 가중치를 조정할 수 있다는 점은 주목할 가치가 있습니다. 이 아이디어는 곧 다시 살펴보겠습니다.
이제 활성화 함수에 대해 자세히 살펴보겠습니다.
활성화 함수는 가중치 입력 값을 출력 값으로 변환하기 위해 인공 뉴런에서 사용하는 수학 함수입니다. 방정식에 표시된 것처럼 활성화 함수는 각 입력 값에 관련 가중치를 곱하여 얻은 단일 입력 값을 취한 다음 이러한 모든 결과를 합산합니다. 그런 다음 합산된 값을 활성화 함수를 통해 전달하여 인공 뉴런의 출력 값을 얻습니다.
입력 값을 출력 값으로 변환할 때 각각 다르게 동작하는 다양한 활성화 함수가 인공 뉴런에서 사용될 수 있다는 점에 유의하는 것이 중요합니다.
네 가지 일반적인 활성화 기능을 살펴보겠습니다.
임계값 활성화 기능: 이 기능은 0 또는 1을 출력으로 반환합니다. 입력 값이 0보다 크거나 같으면 1을 반환합니다. 그렇지 않으면 0을 반환합니다. 결과적으로 임계값 활성화 함수를 사용하는 인공 뉴런의 출력 값은 항상 0 또는 1입니다.
시그모이드 활성화 함수: 시그모이드 활성화 함수의 출력 범위는 0과 1 사이입니다. 양수 입력 값은 입력 값이 증가함에 따라 출력 값이 1.0에 가까워지고 음수 입력 값은 입력 값이 감소함에 따라 출력 값이 0.0에 가까워집니다. 따라서 시그모이드 활성화 함수는 항상 0과 1 사이의 출력을 생성합니다.
하이퍼볼릭 탄젠트 활성화 함수: 하이퍼볼릭 탄젠트 함수는 출력 값이 항상 -1.0과 +1.0 사이에 있다는 점을 제외하면 시그모이드 활성화 함수와 매우 유사합니다. 양의 입력 값은 입력 값이 증가함에 따라 +1.0에 가까운 출력 값을 생성하고 음의 입력 값은 입력 값이 감소함에 따라 -1.0에 가까운 출력 값을 생성합니다.
ReLU(Rectified Linear Unit) 활성화 함수: ReLU 활성화 함수는 입력 값이 양수이면 입력 값 자체를 반환하고 음수이면 0을 반환합니다. 즉, ReLU는 모든 음수 값을 0으로 설정하고 양수 값은 변경하지 않고 그대로 둡니다.
이들은 인공 신경망에서 사용되는 활성화 함수의 몇 가지 예일 뿐입니다. 활성화 함수의 선택은 특정 문제와 신경망의 원하는 동작에 따라 다릅니다. 이제 인공 뉴런과 활성화 기능을 다루었으므로 신경망이 작동하는 방식을 이해해 보겠습니다.
신경망은 상호 연결된 인공 뉴런의 여러 계층으로 구성되어 복잡한 네트워크 구조를 형성합니다. 신경망의 세 가지 기본 계층은 입력 계층, 숨겨진 계층 및 출력 계층입니다. 입력 레이어는 이미지, 텍스트 또는 숫자 값과 같은 입력 데이터를 수신하고 처리를 위해 후속 레이어로 전달하는 역할을 합니다. 입력 레이어의 뉴런 수는 데이터의 입력 피처 또는 차원 수에 해당합니다. 히든 레이어는 이름에서 알 수 있듯이 입력 레이어와 출력 레이어 사이의 중간 레이어입니다. 이러한 계층은 신경망에서 대부분의 계산을 수행합니다. 숨겨진 계층의 각 뉴런은 이전 계층에서 입력을 받고 활성화 함수를 사용하여 출력을 계산합니다.
출력 계층은 신경망의 최종 출력을 생성합니다. 출력 계층의 뉴런 수는 문제의 특성에 따라 다릅니다. 예를 들어, 이진 분류 문제에서는 일반적으로 출력 레이어에 하나의 클래스에 속할 확률을 나타내는 하나의 뉴런이 있습니다. 학습을 가능하게 하고 신경망의 성능을 향상시키기 위해 훈련 단계에서 뉴런 간의 연결 가중치를 조정합니다. 이 조정은 확률적 경사하강법과 같은 최적화 알고리즘과 결합된 역전파라는 프로세스를 사용하여 수행됩니다. 훈련하는 동안 신경망에는 해당 목표 출력과 함께 입력 데이터 세트가 제공됩니다. 네트워크는 각 입력에 대한 출력을 계산하고 계산된 출력과 목표 출력 간의 차이는 손실 함수를 사용하여 측정됩니다.
교육의 목표는 연결 가중치를 조정하여 이러한 손실을 최소화하는 것입니다. 역전파 알고리즘은 가중치에 대한 손실 함수의 기울기를 계산하여 손실을 줄이는 방향으로 가중치를 업데이트할 수 있습니다. 이 반복 프로세스는 신경망이 주어진 입력에 대해 정확한 출력을 생성하는 방법을 배울 때까지 계속됩니다. 이제 우리는 인공 신경망에 대해 확실히 이해했으므로 심층 Q-러닝의 기본 사항을 살펴보겠습니다.
Deep Q-learning은 MDP(Markov Decision Process) 또는 강화 학습 환경에서 최적의 동작을 학습하기 위해 심층 신경망을 함수 근사자로 활용하는 강화 학습 기법입니다. 심층 Q-러닝의 맥락에서 Q-네트워크라고도 하는 신경망은 환경 상태를 입력으로 사용하고 가능한 각 작업에 대한 Q-값을 생성합니다. Q-값은 주어진 상태에서 특정 작업을 수행할 때 예상되는 미래 보상을 나타냅니다. 교육 중에 Q-네트워크는 강화 학습과 신경망의 요소를 결합한 Q-러닝 알고리즘을 사용하여 업데이트됩니다. Q-러닝 알고리즘은 탐색과 활용의 조합을 사용하여 Q-네트워크의 최적 Q-값 추정치를 점진적으로 개선합니다.
딥 Q-러닝 알고리즘의 기본 단계는 다음과 같습니다.
임의의 가중치로 Q-네트워크를 초기화합니다.
환경의 현재 상태를 관찰하십시오.
새로운 작업 탐색과 현재 지식 활용 사이에 균형이 있는 엡실론-탐욕과 같은 탐색-이용 전략을 사용하여 작업을 선택합니다.
선택한 작업을 실행하고 보상과 새로운 상태를 관찰합니다.
관찰된 보상과 새로운 상태의 최대 Q-값을 기반으로 선택된 행동의 Q-값을 조정하는 Q-러닝 업데이트 규칙을 사용하여 Q-네트워크의 가중치를 업데이트합니다.
학습 프로세스가 수렴되거나 미리 정의된 반복 횟수에 도달할 때까지 2-5단계를 반복합니다.
Q-러닝 알고리즘을 사용하여 Q-네트워크를 반복적으로 업데이트함으로써 네트워크는 각 상태-행동 쌍에 대한 최적의 Q-값을 추정하는 방법을 점진적으로 학습합니다. 일단 훈련되면 Q-네트워크를 사용하여 주어진 상태에 대해 가장 높은 Q-값을 가진 작업을 선택할 수 있으므로 에이전트가 강화 학습 환경에서 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다. Deep Q-learning은 게임 플레이, 로봇 공학, 자율 주행 차량 제어 등 다양한 영역에 성공적으로 적용되었습니다. 고차원 감각 입력에서 복잡한 작업을 학습하는 데 놀라운 성능을 보여주었습니다. 그러나 심층 Q-러닝에는 Q-값의 과대평가 가능성 및 연속적인 행동 공간 처리의 어려움과 같은 특정 제한 사항이 있다는 점에 유의하는 것이 중요합니다. 연구자들은 이러한 문제를 해결하고 심층 강화 학습 기능을 개선하기 위해 고급 기술과 알고리즘을 계속 탐색합니다.
Deep Q-learning은 강화 학습과 심층 신경망을 결합하여 주어진 환경에서 최적의 행동을 학습하는 강력한 기술입니다. 심층 신경망의 기능을 활용하여 복잡한 기능을 근사화함으로써 심층 Q-러닝은 다양한 인공 지능 분야에서 상당한 발전을 보여주었습니다.
좋은 하루 되세요! 저는 Soper 박사입니다. 오늘 저는 CNN(Convolutional Neural Networks)과 Deep Convolutional Q-Learning에 대해 논의할 것입니다. 인공신경망이나 Q-러닝에 익숙하지 않다면 이 시리즈를 진행하기 전에 "Foundations of Artificial Neural Networks and Deep Q-learning"이라는 제목의 이전 비디오를 시청하는 것이 좋습니다.
컨볼루션 신경망과 심층 컨벌루션 Q-러닝에 대해 알아보기 전에 이 강의에서 학습할 내용을 간략하게 살펴보겠습니다. 이 비디오가 끝나면 컨볼루션 신경망이 무엇이며 어떻게 작동하는지 확실하게 이해하게 될 것입니다. 피쳐 맵, 컨볼루션, 최대 풀링, 평면화, 완전히 연결된 레이어에 연결하여 예측 생성과 같은 중요한 개념에 대해 논의할 것입니다. 또한 Deep Convolutional Q-Learning이 작동하는 방식을 살펴보겠습니다.
이러한 기본 개념을 다룬 후에는 놀라운 작업을 수행할 수 있는 컨볼루션 신경망을 구축할 수 있습니다. 이러한 작업에는 이미지 및 비디오의 개체 인식과 인간의 능력을 능가하는 수준의 비디오 게임까지 포함됩니다.
자, 시작하겠습니다. 먼저 컨볼루션 신경망이 무엇이고 왜 유용한지 직관적으로 이해해 봅시다. CNN(Convolutional Neural Network)은 간단히 말해서 공간 구조를 가진 데이터를 위해 설계된 일종의 인공 신경망입니다. 공간 구조를 가진 데이터에는 이미지, 비디오, 심지어 텍스트도 포함됩니다(CNN은 주로 컴퓨터 비전 작업에 사용됨). 이 비디오에서는 이미지 기반 입력에 중점을 둘 것입니다.
이미지와 같이 공간 구조를 가진 데이터에는 특정 방식으로 배열된 픽셀이 포함되어 있습니다. 각 픽셀의 위치에는 의미가 있으며, 이미지에서 개체를 식별할 수 있는 것은 이러한 배열입니다. 예를 들어, 이미지의 픽셀을 임의로 재정렬하면 인식할 수 있는 객체가 아니라 무의미한 노이즈 모음이 됩니다. 이 공간 배열은 "공간 구조를 가진 데이터"의 의미입니다.
컨벌루션 신경망은 이미지의 픽셀 위치 또는 문장의 단어 위치와 같은 입력 값 간의 이러한 공간 관계를 캡처하도록 의도적으로 설계되었습니다. 이러한 공간 관계를 고려하여 CNN은 공간 구조로 데이터를 효과적으로 처리하고 분석할 수 있습니다.
이제 CNN이 높은 수준에서 작동하는 방식에 대해 논의해 보겠습니다. 대체로 CNN은 각 입력 사례에 대해 일련의 기능 맵을 생성합니다. 즉, 컨볼루션 계층에 대한 데이터를 생성합니다. 다음으로 풀링이라는 기술을 적용하여 각 기능 맵을 단순화합니다. 그런 다음 풀링된 기능 맵이 평면화되고 결과 벡터가 완전히 연결된 레이어에 연결됩니다. 이 연결을 통해 정보가 네트워크를 통해 전파되어 예측이 생성됩니다.
세부 사항에 대해 자세히 알아보기 위해 첫 번째 단계인 입력 이미지에 필터를 적용하는 것부터 시작하겠습니다. 기능 감지기 또는 커널이라고도 하는 필터는 선, 곡선 또는 모양과 같은 이미지의 특정 기능을 감지하도록 설계되었습니다. 이러한 필터를 입력 이미지에 적용하여 기능 맵을 생성합니다. 기능 맵 모음은 컨볼루션 계층을 형성합니다.
이 프로세스를 설명하기 위해 매트릭스로 표시되는 픽셀로 구성된 단순한 흑백 이미지를 고려해 보겠습니다. 그런 다음 수직선을 감지하도록 설계된 3x3 필터와 같은 필터를 이미지에 적용할 수 있습니다. 이미지에서 필터를 밀어서 필터와 이미지의 다른 섹션 간의 중첩 정도를 나타내는 기능 맵을 만들 수 있습니다.
이미지에 여러 필터를 적용하여 다양한 기능을 감지할 수 있습니다. 각 필터는 자체 기능 맵을 생성하여 선, 곡선, 모양 등을 감지할 수 있습니다. 이러한 기능 맵은 총체적으로 컨볼루션 계층을 형성합니다.
축하해요! 이제 컨볼루션 신경망의 컨볼루션 프로세스를 이해했습니다. 다음으로 최대 풀링에 대해 설명하겠습니다.
최대 풀링은 컨볼루션 레이어에서 얻은 특징 맵을 다운샘플링하기 위해 CNN에서 사용되는 기술입니다. 그 목적은 가장 중요한 정보를 유지하면서 기능 맵의 공간적 차원을 줄이는 것입니다.
최대 풀링의 기본 아이디어는 기능 맵을 풀링 창 또는 풀링 영역이라고도 하는 겹치지 않는 영역으로 나누는 것입니다. 각 영역에 대해 해당 영역 내의 최대값만 유지되고 다른 값은 무시됩니다. 이 최대값은 풀링된 기능 맵에 포함됩니다.
최대값을 선택하면 최대 풀링이 입력 데이터의 가장 두드러진 특징을 보존하는 데 도움이 됩니다. 또한 어느 정도의 변환 불변성을 제공합니다. 즉, 기능의 위치가 약간 이동하더라도 이와 관련된 최대값이 여전히 캡처될 가능성이 높습니다.
이 프로세스를 설명하기 위해 기능 맵에 적용된 2x2 최대 풀링 작업을 고려해 보겠습니다. 기능 맵을 겹치지 않는 2x2 영역으로 나누고 각 영역에서 최대값을 가져와 풀링된 기능 맵을 형성합니다. 이는 기능 맵의 공간 차원을 2배로 다운샘플링합니다.
최대 풀링은 CNN에서 여러 번 수행할 수 있으므로 공간 차원이 더 줄어듭니다. 이 다운샘플링은 네트워크의 계산 복잡성을 줄여 더 효율적으로 만드는 데 도움이 됩니다.
최대 풀링 작업이 완료되면 다음 단계는 풀링된 기능 맵을 평면화하는 것입니다. 평면화는 다차원 기능 맵을 1차원 벡터로 변환하는 것과 관련됩니다. 이 변환을 통해 데이터를 기존 신경망의 표준 계층인 완전 연결 계층에 연결할 수 있습니다.
평면화된 벡터는 네트워크가 높은 수준의 표현을 추출하고 이러한 표현을 기반으로 예측하는 방법을 학습하는 완전 연결된 레이어에 대한 입력 역할을 합니다. 완전히 연결된 계층은 전역 컨텍스트를 통합하고 컨볼루션 계층에서 추출한 기능을 기반으로 복잡한 결정을 내리는 역할을 합니다.
CNN의 정보 흐름을 요약하면 다음과 같습니다.
컨볼루션: 입력 이미지에 필터를 적용하여 기능 맵을 생성합니다.
최대 풀링: 풀링 영역 내에서 최대값을 유지하면서 기능 맵을 다운샘플링합니다.
병합: 풀링된 기능 맵을 1차원 벡터로 변환합니다.
Fully Connected Layers: 평면화된 벡터를 High-level 특징 추출 및 예측 생성을 위해 완전히 연결된 레이어에 연결합니다.
이러한 기능 추출, 다운샘플링 및 의사 결정 프로세스를 통해 CNN은 입력 데이터에서 공간 관계를 효과적으로 캡처하고 정확한 예측을 수행할 수 있습니다.
이제 컨볼루션 신경망에 대해 잘 이해했으므로 심층적인 컨볼루션 Q-러닝에 대해 살펴보겠습니다.
Deep Convolutional Q-Learning은 CNN의 기능을 강화 학습 기술, 특히 Q-Learning과 결합하여 복잡한 작업을 해결합니다. Q-러닝은 에이전트가 환경과 상호 작용하고 보상을 받음으로써 환경에서 최적의 행동을 학습할 수 있도록 하는 일종의 강화 학습 알고리즘입니다.
Deep Convolutional Q-Learning의 맥락에서 에이전트는 일반적으로 컴퓨터 프로그램과 같은 인공 에이전트이고 환경은 비디오 게임과 같은 시각적 기반 작업입니다. 에이전트는 게임의 현재 상태(이미지로 표시됨)를 관찰하고 각 작업과 관련된 Q 값에 따라 작업을 수행합니다. Q-값은 주어진 상태에서 특정 작업을 수행할 때 예상되는 미래 보상을 나타냅니다.
Q-값을 근사화하기 위해 심층 합성곱 신경망이 사용됩니다. CNN은 현재 상태(이미지)를 입력으로 사용하고 가능한 각 작업에 대한 Q 값을 출력합니다. 그런 다음 Q-값을 사용하여 정책에 따라 예상되는 미래 보상이 가장 높은 작업을 선택합니다.
에이전트는 조치를 취하고, 보상을 받고, 관찰된 보상과 예측된 Q 값을 기반으로 Q 값을 업데이트하여 환경과 상호 작용합니다. 환경과 상호 작용하고 Q 값을 업데이트하는 이 프로세스는 에이전트의 의사 결정 능력을 향상시키기 위해 반복적으로 반복됩니다.
심층 합성곱 신경망과 Q-러닝의 조합을 통해 에이전트는 복잡한 시각적 패턴을 학습하고 이를 기반으로 의사 결정을 내릴 수 있습니다. 이 접근 방식은 비디오 게임, 자율 주행, 로봇 공학 등 다양한 영역에서 성공적이었습니다.
안녕하세요, 여러분. 저는 Soper 박사입니다. 오늘은 제가 개발하고 있는 "Greedy Cross Validation"이라는 기술에 대해 이야기하고 싶습니다. 이 기술은 최적 또는 최적에 가까운 기계 학습 모델을 효율적으로 식별하기 위한 기반 역할을 합니다.
이 문제가 매우 중요한 이유에 대한 간략한 소개와 설명부터 시작하겠습니다. 기계 학습 솔루션을 개발할 때 가장 성능이 좋은 모델을 결정하기 위해 다양한 모델을 테스트하는 것이 일반적입니다. 여기서 "모델"이라는 용어는 기계 학습 알고리즘과 조정 가능한 매개 변수에 대해 선택한 값의 특정 조합을 나타냅니다.
기계 학습 실무자는 종종 분석 또는 데이터 과학 프로젝트를 위한 최종 선택을 결정하기 전에 수백 또는 수천 개의 모델을 테스트해야 하는 문제에 직면합니다. 이 프로세스는 시간이 많이 걸리고 계산 집약적이며 비용이 많이 듭니다. 일부 고급 기계 학습 모델은 학습하는 데 몇 시간 또는 며칠이 걸립니다.
많은 수의 모델을 테스트하는 리소스 집약적인 특성을 감안할 때 연구자들은 가장 성능이 좋은 모델을 가능한 한 빨리 식별하는 방법을 모색했습니다. 기존 방법에는 베이지안 접근 방식, 경사 하강법, 진화적 접근 방식, 인구 기반 훈련 등이 있습니다. 이러한 방법은 일반적으로 모델 매개변수와 성능 메트릭 간의 관계를 식별하여 검색 공간의 유망한 영역을 탐색할 수 있도록 하는 것을 목표로 합니다.
Greedy Cross Validation은 기존 방법과 달리 가장 성능이 좋은 모델을 신속하게 식별하기 위해 차별화된 접근 방식을 취합니다. Greedy Cross Validation은 검색 공간 내에서 유망한 영역을 찾는 데 집중하는 대신 최적의 기계 학습 모델을 신속하게 식별하기 위한 기반으로 모델 성능 자체를 측정하는 데 중점을 둡니다.
모델은 집합적으로 하이퍼 매개변수라고 하는 구조 매개변수와 알고리즘 매개변수로 구성됩니다. 구조 매개변수에는 신경망의 숨겨진 레이어 또는 노드 수와 같은 요소가 포함되며, 알고리즘 매개변수는 미니 배치 크기 또는 학습 속도와 같은 학습 프로세스를 제어합니다. 특정 기계 학습 문제에 대한 하이퍼파라미터 설정의 최적 조합을 찾는 작업을 하이퍼파라미터 최적화라고 합니다.
Greedy Cross Validation의 개념을 파악하기 위해 하이퍼파라미터 최적화를 통해 최적의 모델을 찾는 간단한 예를 살펴보겠습니다. 이 경우 가로축과 세로축에 두 개의 하이퍼파라미터가 표시됩니다. 각 주황색 사각형은 하이퍼파라미터 값의 고유한 조합이 있는 특정 모델을 나타냅니다. 각 모델의 성능을 평가하면 최상의 모델을 식별할 수 있으며 이를 위한 일반적인 접근 방식은 "그리드 검색"입니다.
이제 모델의 실제 성능을 어떻게 추정합니까? 가장 일반적인 솔루션은 "k-겹 교차 유효성 검사"로 알려진 프로세스인 교육 중에 만나지 않은 데이터를 사용하여 각 모델을 테스트하는 것입니다. 작동 방식은 다음과 같습니다.
학습 데이터를 "폴드"라고 하는 k개의 하위 집합으로 임의로 분할합니다.
접기 중 하나를 제외한 모든 접기를 사용하여 모델을 훈련합니다.
나머지 접기를 사용하여 모델의 성능을 테스트합니다.
모델의 성능을 평가하기 위해 각 접기가 한 번 사용될 때까지 2단계와 3단계를 반복합니다.
그런 다음 모델의 전체 성능은 각 접기 평가에서 얻은 성능 값의 평균으로 계산됩니다. 이렇게 하면 모델의 성능을 확실하게 예측할 수 있습니다.
이제 표준 교차 유효성 검사가 작동하는 방식을 이해했으므로 전체 하이퍼파라미터 최적화 프로세스에서 교차 유효성 검사의 역할을 탐색할 수 있습니다. 표준 교차 유효성 검사를 사용하여 여러 후보 모델을 평가할 때 특정 모델에 대한 각 폴드는 성능 추정치를 업데이트합니다. 모델의 모든 폴드를 평가하고 나면 전체 성능에 대한 최종 추정치를 얻습니다. 모든 모델에 대해 이 프로세스를 반복하면 최상의 후보를 식별할 수 있습니다.
반대로 Greedy Cross Validation은 다른 접근 방식을 취합니다. 각 모델의 모든 접기를 순서대로 평가하는 대신 다른 모델의 접기를 반복적으로 평가합니다. 다음에 평가할 특정 접기는 각 후보 모델의 현재 평균 성능을 기반으로 동적으로 선택됩니다. 처음에는 각 모델에 대해 하나의 폴드를 평가하고 지금까지 평가한 모델의 성능을 기반으로 후속 폴드를 선택합니다.
Greedy Cross Validation의 핵심 아이디어는 초기에 가능성을 보여주는 모델의 평가에 우선순위를 두는 것입니다. 그렇게 함으로써 우리는 잘 수행될 가능성이 있는 모델을 신속하게 식별하고 더 많은 컴퓨팅 리소스를 할당할 수 있습니다. 이 접근 방식은 모든 단일 모델에 대해 모든 폴드를 평가할 필요가 없으므로 상당한 시간과 계산 리소스를 절약할 수 있습니다.
Greedy Cross Validation을 구현하기 위해 다음 단계를 따릅니다.
훈련 데이터를 무작위로 k겹으로 나눕니다.
평가된 모델의 빈 세트를 초기화합니다.
후보 모델 세트의 각 모델에 대해: a. 모델의 성능을 한 번에 평가합니다. 비. 평가된 접기를 사용하여 모델의 평균 성능을 계산합니다.
모든 후보 모델이 적어도 하나의 폴드에서 평가될 때까지 3a 및 3b단계를 반복합니다.
각 모델의 현재 평균 성능을 기반으로 평가할 다음 접기를 선택합니다.
모든 후보 모델에 대해 모든 주름이 평가될 때까지 3a~5단계를 반복합니다.
모든 폴드의 평균 성능을 기준으로 가장 성능이 좋은 모델을 선택합니다.
Greedy Cross Validation은 모델의 현재 평균 성능을 기반으로 평가할 다음 접기를 동적으로 선택하여 최고 성능 모델을 신속하게 식별할 수 있습니다. 이 접근 방식을 사용하면 성능이 좋지 않을 것 같은 모델은 무시하면서 가장 유망한 모델에 컴퓨팅 리소스를 집중할 수 있습니다.
Greedy Cross Validation의 장점 중 하나는 많은 수의 후보 모델을 효율적으로 처리할 수 있다는 것입니다. Greedy Cross Validation은 모든 접기에서 모든 모델을 철저하게 평가하는 대신 성능에 따라 모델의 우선 순위를 적응적으로 지정하고 평가하여 전체 계산 요구 사항을 크게 줄입니다.
Greedy Cross Validation이 절대적인 최상의 모델을 찾기 위한 보장된 방법이 아니라는 점에 유의하는 것이 중요합니다. 다른 하이퍼파라미터 최적화 기술과 마찬가지로 휴리스틱에 의존하며 항상 전역 최적값을 식별하지 못할 수도 있습니다. 그러나 특히 많은 수의 후보를 처리할 때 고성능 모델을 신속하게 식별하기 위한 실용적이고 효율적인 접근 방식을 제공합니다.
Greedy Cross Validation은 기계 학습에서 신속한 하이퍼파라미터 최적화를 위한 기술입니다. 성능에 따라 모델을 적응적으로 선택하고 평가함으로써 최고 성능의 모델을 효율적으로 식별할 수 있습니다. 절대적인 최상의 모델을 찾는 것을 보장할 수는 없지만 하이퍼파라미터 검색 공간을 효율적으로 탐색하기 위한 실용적인 솔루션을 제공합니다.
새 학기에 다시 오신 것을 환영합니다. 여러분 모두 멋진 여름 방학을 보내셨기를 바랍니다. 이 비디오에서는 일반적인 대면 세션과 조금 다를 것이기 때문에 잠시 시간을 내어 코스 자료를 살펴보고 이 코스에서 어떻게 함께 일할 것인지에 대해 논의하고 싶습니다.
이 과정에서 제 계획은 강의를 비동기식으로 녹음하는 것입니다. 이것은 제가 강의를 미리 녹음하여 매주 초에 여러분과 공유한다는 것을 의미합니다. 이렇게 하면 가장 적합할 때 언제든지 편리하게 자료를 시청할 수 있습니다. 이 접근 방식을 사용하면 필요한 경우 비디오를 여러 번 볼 수 있는 유연성이 있습니다. 또한 인터넷 연결 속도가 느린 경우 비디오를 컴퓨터에 다운로드하여 시청하는 동안 스트리밍 문제를 방지할 수 있습니다.
강의를 보다 쉽게 탐색할 수 있도록 각 강의를 다양한 주제에 따라 여러 동영상으로 나눕니다. 예를 들어 강의 1에서는 과정 전반, 기계 학습 소개, 기계 학습 범주, 표기법 및 기계 학습 응용 프로그램에 대해 설명하는 별도의 비디오를 제공합니다. 이 분류는 특정 주제에 집중하고 콘텐츠를 쉽게 검토하는 데 도움이 됩니다.
비동기식 학습이 장점이 있는 반면, 강의 중에 질문을 할 수 없는 등의 단점도 있는 것으로 알고 있습니다. 이 문제를 해결하기 위해 실시간 토론을 할 수 있는 라이브 오피스 아워를 주최할 예정입니다. 근무 시간에 대한 자세한 내용은 곧 알려 드리겠습니다.
이제 강의 1부터 시작하겠습니다. 이 강의에서는 과정 개요, 강의 계획서 및 한 학기 동안 다룰 주제를 다룰 것입니다. 슬라이드를 살펴보고 과정 및 기타 기계 학습 관련 주제에 대한 자세한 내용을 제공하겠습니다.
코스 내용에 대해 말하자면, 저는 학기를 일곱 부분 또는 모듈로 나누었습니다. 이 부서는 학습 여정을 구성하는 데 도움이 됩니다. 첫 번째 부분에서는 기계 학습에 대한 소개부터 시작하여 기본 개념을 설명하고 K-최근접 이웃이라는 기계 학습 알고리즘의 간단한 예를 제공합니다.
소개 후에는 Python에 대한 간략한 소개와 기계 학습과의 관련성을 포함하는 컴퓨팅 기반으로 이동합니다. Python에 대한 사전 경험이 필수는 아니지만 이 과정에서 Python을 광범위하게 사용하므로 기본적인 이해가 있으면 도움이 됩니다. 선형 대수학을 위한 NumPy와 주요 기계 학습 라이브러리인 scikit-learn과 같은 특정 라이브러리에 중점을 둘 것입니다.
다음 부분에서는 트리 기반 방법, 모델 평가, 차원 축소, 비지도 학습 및 베이지안 학습을 다룰 것입니다. 이러한 주제는 다양한 기계 학습 알고리즘과 해당 응용 프로그램을 이해하는 데 중요합니다. 시간이 허락한다면 베이즈 정리에 기반한 방법을 포함하는 베이지안 학습에 대해 탐구할 것입니다.
학기 말에 우리는 수업 프로젝트 발표를 할 것입니다. 학기를 진행하면서 수업 프로젝트에 대한 자세한 정보를 제공하겠습니다.
각 강의와 그 내용에 대한 자세한 정보를 위해 Canvas에 강의 웹 사이트를 만들었습니다. 이 플랫폼에서 강의 비디오, 슬라이드, 강의 노트 및 과제를 포함한 모든 리소스를 찾을 수 있습니다. 동영상을 보기 전에 슬라이드를 다운로드하여 메모를 작성하고 자료에 보다 효과적으로 참여할 수 있도록 하는 것이 좋습니다.
과정을 진행하면서 강의, 슬라이드 및 기타 관련 리소스에 액세스할 수 있는 Canvas에 주간 모듈을 게시할 예정입니다. 또한 과정과 관련된 업데이트나 중요한 정보를 계속 알려드리기 위해 Canvas에서 발표할 것입니다. 공지 사항에 대한 알림을 활성화했는지 확인하고 이메일을 정기적으로 확인하여 최신 정보를 확인하시기 바랍니다.
그래서 아마 동영상을 다시 업로드하고 제대로 로드되는지 확인해야 할 것입니다. 불편을 끼쳐 드려 죄송하며 기술적인 문제를 해결하는 동안 기다려 주셔서 감사합니다.
강의 영상 외에도 GitHub에서 코드 예제, 숙제 등의 보충 자료도 제공할 예정입니다. Canvas의 해당 주의 모듈에서 이러한 리소스에 대한 링크를 찾을 수 있습니다. GitHub는 기계 학습 커뮤니티에서 코드 공유 및 프로젝트 협업을 위해 널리 사용되므로 이 플랫폼에 익숙해지는 데 도움이 될 것입니다.
Canvas에서 공지 사항을 정기적으로 확인하는 것의 중요성을 강조하고 싶습니다. 중요한 업데이트에 대한 이메일 알림을 보내드리지만 모든 정보를 받으려면 공지 사항에 대한 알림을 활성화하는 것이 중요합니다. 나는 Canvas 공지 기능을 사용하여 과정과 관련된 모든 변경 사항, 미리 알림 또는 추가 리소스를 전달합니다.
이제 코스 구조에 대해 자세히 논의해 보겠습니다. 앞서 언급했듯이 학기는 기계 학습과 관련된 특정 주제를 다루는 7개 부분 또는 모듈로 나뉩니다. 이러한 모듈은 이전 개념을 기반으로 새로운 개념을 도입하여 점진적인 학습 경험을 제공하도록 설계되었습니다.
첫 번째 부분에서는 기계 학습에 대한 소개로 시작하여 현장의 기초를 설명하고 K-Nearest Neighbors라는 기계 학습 알고리즘의 간단한 예를 제공합니다. 이를 통해 기계 학습이 작동하는 방식을 맛보고 향후 모듈의 기반을 설정할 수 있습니다.
두 번째 부분은 컴퓨팅 기반에 중점을 두며 선형 대수학을 위한 NumPy 및 기계 학습 알고리즘 구현을 위한 scikit-learn과 같은 기본 Python 프로그래밍 및 기계 학습에 사용되는 필수 라이브러리를 다룹니다. 이전 Python 경험이 필수는 아니지만 필요한 경우 Python에 익숙해지도록 Canvas에서 제공할 대화형 연습을 완료하는 것이 좋습니다.
다음 부분에서는 머신 러닝의 특정 주제를 자세히 살펴보겠습니다. 3부에서는 의사 결정 트리, 랜덤 포레스트 및 그래디언트 부스팅을 포함한 트리 기반 방법을 다룹니다. 이러한 방법은 다양한 기계 학습 응용 프로그램에서 널리 사용되며 예측 모델을 구축하는 데 유용한 도구를 제공합니다.
4부에서는 기계 학습의 필수 측면인 모델 평가에 중점을 둘 것입니다. 실제 시나리오에서 모델을 선택하고 배포할 때 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있도록 다양한 기계 학습 알고리즘과 모델을 비교하고 평가하는 기술에 대해 논의합니다.
5부에서는 차원 축소 및 비지도 학습을 살펴봅니다. "비지도 학습"이라는 용어에 겁먹지 마십시오. 강의시간에 자세하게 설명드리겠습니다. 이 파트에서는 명시적인 레이블 없이 데이터에서 패턴을 분석하고 추출하여 데이터 탐색 및 분석을 위한 새로운 가능성을 여는 방법에 중점을 둡니다.
시간이 허락한다면 6부에서는 베이즈 정리에 기반한 방법을 포함하는 베이지안 학습에 대해 자세히 알아볼 것입니다. 베이지안 분류기, 나이브 베이즈 분류기 및 잠재적인 베이지안 네트워크에 대해 논의할 것입니다. 베이지안 학습은 기계 학습의 불확실성을 이해하고 모델링하기 위한 확률론적 프레임워크를 제공합니다.
마지막으로 학기말에는 학급 프로젝트 발표를 하게 됩니다. 학기가 진행됨에 따라 수업 프로젝트에 대한 더 많은 정보를 제공하겠지만, 이것은 여러분이 관심 있는 특정 문제나 데이터 세트에 지식과 기술을 적용할 수 있는 기회가 될 것입니다. 강의 자료에 대한 이해도를 보여주고 기계 학습 기술을 구현하는 능력을 보여줄 수 있는 기회가 될 것입니다.
학기 내내 강의 자료나 궁금한 사항에 대해 실시간으로 토론할 수 있는 라이브 오피스 아워를 개최할 것입니다. 근무 시간에 대한 자세한 내용은 곧 제공될 예정이며 이 기회를 활용하여 저와 동료 급우들과 교류할 수 있는 기회를 가지시기 바랍니다.
커뮤니케이션과 협업을 촉진하기 위해 질문을 게시하고, 토론에 참여하고, 나와 동료로부터 적시에 응답을 받을 수 있는 온라인 플랫폼인 Piazza도 활용할 것입니다. Piazza는 귀하에게 도움이 될 뿐만 아니라 수업의 집단 학습 경험에도 기여하므로 귀하의 적극적인 참여를 권장합니다.
결론적으로 코스의 구조와 여러분이 이용할 수 있는 다양한 리소스에 대해 간략하게 설명했습니다. 이 개요를 통해 학기 내내 우리가 어떻게 진행될 것인지 명확하게 이해하셨기를 바랍니다. 질문이나 우려 사항이 있는 경우 근무 시간 중에 저에게 연락하거나 Piazza에 게시하세요. 저는 여러분의 학습 여정을 지원하기 위해 여기에 있으며 여러분 모두와 함께 이 기계 학습 모험을 시작하게 되어 기쁩니다.
새 학기를 시작하는 여러분 모두를 따뜻하게 환영합니다. 여러분 모두 환상적인 여름 방학을 보내셨기를 바랍니다.
이 비디오에서는 과정의 몇 가지 중요한 측면과 우리가 함께 작업하는 방법에 대해 논의하는 시간을 갖고 싶습니다. 이 과정은 대면 세션이 있는 기존 형식과 약간 다릅니다. 우리는 비동기식 학습을 활용할 것입니다. 즉, 강의를 사전 녹화하여 매주 초에 여러분과 공유할 것입니다. 이를 통해 가장 적합할 때마다 자신의 편의에 따라 자료를 시청할 수 있습니다. 또한 필요한 경우 비디오를 여러 번 볼 수 있으며 인터넷 연결 속도가 느린 경우 오프라인 보기를 위해 비디오를 다운로드할 수도 있습니다.
강의를 보다 쉽게 탐색할 수 있도록 각 강의를 다양한 주제에 따라 여러 동영상으로 나눕니다. 예를 들어, 첫 번째 강의에서는 과정 개요, 강의 계획서 및 다양한 기계 학습 범주와 같은 다양한 주제를 다룰 것입니다. 이번 강의는 총 6개의 동영상으로 나누어 진행됩니다.
비동기식 학습의 단점 중 하나는 강의 중에 질문을 할 수 없다는 것입니다. 저는 여러분이 가질 수 있는 질문이나 우려 사항에 대해 논의할 수 있는 실시간 근무 시간을 주최할 것입니다. 근무 시간에 대한 자세한 내용은 나중에 알려 드리겠습니다.
이제 강의 내용을 살펴보겠습니다. 학기는 일곱 부분 또는 모듈로 나누어집니다. 첫 번째 부분에서는 기계 학습에 대한 소개와 K개의 최근접 이웃이라는 기계 학습 알고리즘의 간단한 예제로 시작합니다. 그런 다음 Python에 대한 간략한 소개, 선형 대수학 및 주요 머신 러닝 라이브러리인 scikit-learn을 포함한 계산 기반을 다룰 것입니다. Python에 대한 사전 경험이 없더라도 걱정하지 마십시오. 배우기 쉽고 속도를 높이는 데 도움이 되도록 Canvas에서 선택적인 대화형 연습을 제공할 것입니다.
전산 기반 이후에는 의사 결정 트리, 랜덤 포레스트 및 그래디언트 부스팅과 같은 트리 기반 방법을 탐색합니다. 그런 다음 다양한 기계 학습 알고리즘과 모델을 비교할 수 있는 필수 주제인 모델 평가에 대해 자세히 살펴보겠습니다. 과정의 이 부분에서는 실제 응용 프로그램에 가장 적합한 모델을 평가하고 선택할 수 있는 기술을 갖추게 됩니다.
다음으로 차원 축소 및 비지도 학습을 다룰 것입니다. 차원 축소 기술은 복잡한 데이터 세트를 처리하는 데 필수적이며, 비지도 학습은 모델을 교육하기 위해 레이블이 지정된 데이터가 없는 방법을 소개합니다.
시간이 허락한다면 Naive Bayes 분류기 및 베이지안 네트워크와 같은 기술을 포함하는 베이지안 학습에 대해서도 다룰 것입니다. 이 항목에서는 베이즈 정리를 기반으로 한 분류 방법에 대한 이해를 제공합니다.
학기 말에 우리는 수업 프로젝트 발표를 할 것입니다. 학기 후반에 수업 프로젝트에 대한 자세한 정보를 제공하겠습니다. Canvas에 업로드한 과정 웹 사이트에서 추가 세부 정보 및 리소스를 찾을 수 있습니다. 웹사이트를 탐색하고 제공된 정보를 읽어 보시기 바랍니다.
커뮤니케이션 및 리소스와 관련하여 우리는 주로 모든 과정 관련 활동에 Canvas를 사용할 것입니다. 강의 동영상, 슬라이드 및 추가 자료는 Canvas에서 사용할 수 있습니다. 또한 중요한 업데이트 및 정보를 공유하기 위해 Canvas 공지사항을 사용할 것입니다. 이메일을 통해 이러한 공지 사항을 수신하도록 알림 설정이 활성화되어 있는지 확인하십시오.
학습 경험을 향상시키려면 비디오를 보기 전에 슬라이드를 다운로드하여 직접 메모할 수 있도록 하는 것이 좋습니다. 메모를 하면 자료를 더 잘 이해하고 보관하는 데 도움이 될 수 있습니다.
과정 자료에 액세스하는 동안 기술적인 문제가 발생하면 Canvas에서 가장 잘 작동하는 Firefox 또는 Chrome을 브라우저로 사용하는 것이 좋습니다.
기계 학습의 다양한 범주 또는 유형에 대해 자세히 살펴보겠습니다. 가장 광범위한 범주는 레이블이 지정된 데이터를 다루는 지도 학습입니다. 감독 학습에서 우리는 주어진 입력 데이터를 기반으로 출력을 예측하는 것을 목표로 합니다. 예를 들어 이메일 스팸 분류에서 레이블은 "스팸" 및 "스팸 아님"입니다. 목표는 향후 이메일에 대해 이메일이 스팸인지 여부를 예측하는 것입니다. 이 범주에는 알고리즘을 개선하고 분류 정확도를 향상시키기 위해 정확하거나 잘못된 예측이 사용되는 피드백 루프가 포함됩니다.
지도 학습 내에서 하나의 하위 범주는 분류입니다. 분류는 스팸이 아닌 스팸과 같은 클래스 레이블 할당에 중점을 둡니다. 예를 들어 "마이너스" 및 "플러스"와 같은 클래스 레이블을 사용하여 X1 및 X2로 표시되는 입력 정보를 기반으로 이 두 클래스를 구분할 수 있습니다. 기계 학습 알고리즘은 측정값을 검사하고 예측하며 올바른 레이블을 지정하는 방법을 지속적으로 학습합니다. 수많은 예제가 포함된 데이터 세트에서 알고리즘을 학습하면 클래스를 구분하는 선인 결정 경계를 그리는 방법을 학습할 수 있습니다. 결정 경계의 한쪽에 있는 새로운 데이터 포인트는 특정 클래스로 분류될 가능성이 높습니다.
감독 학습의 또 다른 유형은 연속 목표 또는 출력 값 할당을 처리하는 회귀입니다. 회귀 분석은 입력 기능을 기반으로 지속적인 결과를 예측하는 데 중점을 둡니다. 예를 들어 선형 회귀는 오류를 최소화하기 위해 데이터 포인트를 통해 선을 피팅하여 출력 값(Y)을 예측하는 것을 목표로 하는 하나의 입력 변수가 있는 간단한 모델입니다.
비지도 학습으로 이동하면 이 범주에는 레이블이 지정되지 않은 데이터를 분석하여 숨겨진 패턴이나 구조를 발견하는 작업이 포함됩니다. 레이블이나 피드백이 없는 비지도 학습은 데이터 세트 내에서 의미 있는 통찰력을 찾는 것을 목표로 합니다. 클러스터링은 유사한 데이터 포인트가 패턴이나 밀도를 기반으로 함께 그룹화되는 비지도 학습의 한 예입니다. k-평균, DBSCAN 또는 계층적 클러스터링과 같은 다양한 클러스터링 알고리즘을 활용하여 유사한 데이터 포인트를 식별하고 그룹화할 수 있습니다.
차원 감소는 비지도 학습의 또 다른 예입니다. 데이터 세트의 기능 또는 차원 수를 줄이는 작업이 포함됩니다. 특징 추출 및 특징 선택은 차원 축소에 사용되는 일반적인 기술입니다. 이러한 방법은 기능을 압축하거나 변환하여 복잡성을 줄이면서 가장 관련성이 높은 정보를 캡처하는 데 도움이 됩니다.
기계 학습의 마지막 범주는 강화 학습입니다. 강화 학습에서 에이전트는 특정 목표를 달성하거나 주어진 환경에서 보상을 극대화하기 위해 일련의 작업을 학습합니다. 이러한 유형의 학습에는 에이전트가 작업 결과에 따라 피드백을 받는 보상 시스템이 포함됩니다. 시행 착오를 통해 에이전트는 더 나은 결정을 내리고 성능을 최적화하는 방법을 배웁니다. 강화 학습은 일반적으로 로봇 공학, 게임 및 복잡한 의사 결정 시나리오에 적용됩니다.
강화 학습은 중요한 주제이지만 이 과정에서 광범위하게 다루지는 않는다는 점에 유의해야 합니다. 그러나 강화 학습에 관심이 있는 사람들을 위한 전용 리소스가 있습니다.
이러한 다양한 범주의 기계 학습은 다양한 유형의 문제를 해결하기 위해 다양한 기술과 알고리즘을 이해하고 적용하기 위한 광범위한 프레임워크를 제공합니다.
이제 준지도 학습이라고 하는 기계 학습의 다른 측면을 살펴보겠습니다. 이름에서 알 수 있듯이 지도 학습과 비지도 학습 사이에 있습니다. 준지도 학습에서는 레이블이 지정된 데이터와 레이블이 지정되지 않은 데이터가 혼합되어 있습니다. 레이블이 지정된 데이터는 입력 및 해당 클래스 레이블이 있는 지도 학습에서 논의한 것과 유사합니다. 그러나 반지도 학습에서는 클래스 레이블이 없는 많은 양의 레이블이 지정되지 않은 데이터도 있습니다.
준지도 학습의 목표는 레이블이 지정되지 않은 추가 데이터를 활용하여 학습 프로세스를 개선하는 것입니다. 레이블이 지정된 데이터와 레이블이 지정되지 않은 데이터를 결합하여 알고리즘은 레이블이 지정된 데이터만으로는 명확하지 않을 수 있는 데이터의 패턴과 관계를 발견할 수 있습니다. 이것은 더 정확한 예측과 더 나은 일반화로 이어질 수 있습니다.
준지도 학습은 레이블이 지정된 데이터를 얻는 데 비용이 많이 들거나 시간이 많이 걸리는 시나리오에서 특히 유용할 수 있습니다. 많은 양의 데이터에 수동으로 레이블을 지정하는 대신 레이블이 지정되지 않은 더 큰 데이터 집합과 함께 레이블이 지정된 더 작은 데이터 집합을 사용하여 좋은 결과를 얻을 수 있습니다.
준지도 학습에 대한 한 가지 접근 방식은 자가 훈련 또는 공동 훈련과 같은 기술을 사용하는 것입니다. 자체 학습에서 알고리즘은 처음에 레이블이 지정된 데이터에 대해 학습한 다음 예측을 사용하여 레이블이 지정되지 않은 데이터에 대한 의사 레이블을 생성합니다. 이러한 의사 레이블은 원래 레이블이 지정된 데이터와 결합되어 모델을 재교육합니다. 이 프로세스는 여러 번 반복되어 모델의 예측을 구체화하고 레이블이 지정되지 않은 데이터를 활용하여 성능을 향상시킵니다.
공동 훈련에서 알고리즘은 데이터의 여러 보기에서 학습합니다. 여러 분류기는 기능의 서로 다른 하위 집합 또는 데이터의 서로 다른 표현에 대해 학습됩니다. 처음에 각 분류기는 레이블이 지정된 데이터에 대해 학습됩니다. 그런 다음 레이블이 지정되지 않은 데이터에 대한 예측을 교환하여 각 분류기가 다른 예측에서 학습할 수 있도록 합니다. 이 반복 프로세스는 각 분류자가 다른 분류자의 합의를 기반으로 예측을 구체화하면서 계속됩니다.
준지도 학습은 연구 분야가 성장하고 있으며 레이블이 지정되지 않은 데이터를 효과적으로 활용하는 문제를 해결하는 데 사용할 수 있는 다양한 알고리즘과 기술이 있습니다. 레이블이 지정된 데이터가 제한적일 때 기계 학습 성능을 향상할 수 있는 유망한 기회를 제공하는 흥미로운 분야입니다.
우리는 지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습 및 준지도 학습을 포함하여 기계 학습의 다양한 범주에 대해 논의했습니다. 각 범주에는 고유한 특성과 응용 프로그램이 있습니다. 지도 학습은 레이블이 지정된 데이터를 다루고 예측을 수행하거나 클래스 레이블을 지정하는 데 중점을 둡니다. 비지도 학습은 레이블이 지정되지 않은 데이터에서 숨겨진 구조나 패턴을 찾는 것을 목표로 합니다. 강화 학습은 보상 시스템을 통해 일련의 행동을 학습하는 것입니다. 마지막으로 준지도 학습은 레이블이 지정된 데이터와 레이블이 지정되지 않은 데이터를 결합하여 학습 성능을 향상시킵니다.
기계 학습의 개념과 기계 학습의 주요 범주에 대해 논의했으므로 이제 지도 학습에 대해 자세히 살펴보겠습니다. 앞서 언급했듯이 감독 학습은 기계 학습의 가장 큰 범주입니다. 이 섹션에서는 지도 학습과 관련된 표기법, 용어 및 개념을 살펴봅니다.
감독 학습은 특정 워크플로를 따릅니다. 입력 기능의 예와 해당 대상 정보 또는 레이블이 포함된 교육 데이터 세트로 시작합니다. 입력 기능을 관찰이라고도 합니다. 그런 다음 데이터 세트는 기계 학습 알고리즘에 제공됩니다. 이 과정의 뒷부분에서 살펴볼 다양한 유형의 기계 학습 알고리즘이 있습니다. 알고리즘은 교육 데이터에서 학습하고 예측 모델을 생성합니다.
이 모델은 교육 데이터에서 학습한 지식을 나타내며 보이지 않는 새로운 데이터를 예측하는 데 사용할 수 있습니다. 새 데이터가 동일한 기능을 포함하여 교육 데이터와 형식이 동일한 경우 교육된 모델을 사용하여 예측할 수 있습니다. 이것이 지도 학습의 주요 워크플로입니다.
이제 지도 학습 표기법의 공식적인 측면을 살펴보겠습니다. 훈련 데이터 세트를 N 훈련 예제로 구성된 D로 표시합니다. 각 교육 예제에는 특징 벡터(X)와 해당 레이블(Y)이 포함됩니다. 위 첨자 'i'는 훈련 포인트의 인덱스를 나타내며 데이터 세트에서의 위치를 나타냅니다. 위 첨자는 나중에 소개할 아래 첨자와 구별하기 위해 여기에서 사용됩니다.
교육 데이터 세트는 기능에 레이블을 할당하는 기본적이고 종종 알려지지 않은 기능을 기반으로 생성됩니다. 이 기능은 일반적으로 명시적으로 정의되지 않으며 자연 현상 또는 사람의 라벨링 프로세스일 수 있습니다. 기계 학습에서 우리의 목표는 모델이나 가설을 사용하여 이 함수(F(X))를 근사화하는 것입니다. 모델은 알 수 없는 함수와 유사한 방식으로 입력 기능(X)과 레이블(Y) 간의 매핑을 캡처해야 합니다.
전통적으로 기계 학습 알고리즘에 의해 학습된 가설 또는 모델을 H라고 합니다. 모델은 특징 벡터(X)를 받아 예측 레이블(Y 모자)을 생성합니다. 회귀 문제에서 예측 레이블은 연속 값인 반면 분류 문제에서는 예측 레이블이 가능한 값 집합에 속합니다. 분류에서 가능한 레이블 세트는 일반적으로 정수를 사용하여 표시되지만 다른 기호나 문자를 사용하여 표시될 수도 있습니다.
모델 평가 중에는 모델의 성능을 평가하기 위해 별도의 데이터 세트가 사용됩니다. 모델이 만든 예측은 모델의 정확도를 측정하기 위해 실제 레이블과 비교됩니다. 회귀에서는 실제 레이블에 대한 예측의 근접성을 평가하는 반면 분류에서는 예측 레이블과 실제 레이블 간의 일치를 검사합니다.
이러한 개념을 설명하기 위해 실제 데이터 세트 예인 Iris 데이터 세트를 살펴보겠습니다. 이 데이터 세트는 꽃받침 및 꽃잎 크기와 같은 붓꽃의 다양한 기능 측정으로 구성됩니다. 목표는 이러한 측정을 기반으로 꽃의 종을 예측하는 것입니다. setosa, versicolor 및 virginica의 세 가지 종이 있습니다.
Iris 데이터셋에서 각 학습 예제는 크기를 나타내는 기능과 꽃 종을 나타내는 레이블이 있는 꽃 측정에 해당합니다. 데이터 세트에는 N=150으로 표시된 150개의 훈련 예제와 M=4로 표시된 4개의 기능이 포함되어 있습니다.
감독 학습에는 훈련 데이터 세트를 사용하여 알 수 없는 기본 기능에 가까운 모델을 학습하는 것이 포함됩니다. 모델은 입력 기능을 가져와 예측을 생성합니다. 모델의 정확도는 별도의 데이터를 사용하여 평가됩니다. 이 섹션에서 설명하는 표기법과 용어는 지도 학습 알고리즘을 이해하고 사용하기 위한 기초를 제공합니다.
지도 학습을 둘러싼 표기법과 형식에 대해 논의한 후 지도 학습 파이프라인을 다시 살펴보고 실제로 기계 학습 문제에 접근하는 방법을 살펴보겠습니다. 또한 프로세스 중에 일반적으로 고려하는 개별 구성 요소를 검토합니다.
이전에 검토한 단순화된 그림은 감독 학습의 워크플로를 묘사했습니다. 이 워크플로에서는 기능에 대한 레이블이 있는 레이블이 지정된 학습 데이터 세트로 시작합니다. 그런 다음 훈련 데이터에 모델을 맞추는 방법을 배우는 기계 학습 알고리즘을 적용합니다. 결과 모델을 사용하여 보이지 않는 새로운 데이터를 예측할 수 있습니다. 이 프로세스는 새 데이터가 교육 데이터와 동일한 분포에서 나온다고 가정한다는 점에 유의해야 합니다.
이제 실제 기계 학습과 관련된 다양한 구성 요소를 설명하는 보다 자세한 순서도를 살펴보겠습니다. 기본 구성 요소는 교육 데이터 세트, 학습 알고리즘 및 결과 모델과 같이 이전 그림과 동일하게 유지됩니다. 그러나 고려해야 할 추가 세부 사항이 있습니다.
실제로 훈련 데이터를 얻기 전에 일반적으로 몇 가지 전처리 단계를 수행합니다. 미리 준비된 데이터 세트를 확보하지 않는 한 데이터에서 추출할 특징을 결정해야 합니다. 이것은 전통적인 기계 학습에서 특히 중요합니다. 예를 들어 붓꽃을 측정 기준으로 분류하는 경우 실제 시나리오에서 얻은 이미지 데이터 또는 관찰 데이터가 있을 수 있습니다. 두 경우 모두 기계 학습 알고리즘에 제공할 관련 기능을 추출해야 합니다. 이미지의 원시 픽셀을 사용하는 대신 사전 처리되거나 추출된 기능을 사용하는 것이 더 효과적인 경우가 많습니다. 붓꽃의 경우 이러한 특징에는 꽃받침 길이, 꽃받침 너비 등이 포함될 수 있습니다. 꽃을 분류하는 경우 식물학자와 같이 문제에 대한 지식을 보유한 도메인 전문가를 참여시키는 것이 일반적입니다. 그들의 전문 지식은 분류에 유용한 기능을 선택하는 데 도움이 될 수 있습니다.
원시 데이터에서 특징을 추출했다고 가정하면 샘플 길이, 샘플 너비, 꽃잎 길이 및 꽃잎 너비로 구성된 훈련 세트를 얻습니다. 기능 크기 조정, 기능 선택(포함할 기능 선택) 및 차원 감소와 같은 추가 사전 처리 단계가 포함될 수 있습니다. 이러한 사전 처리 단계에는 데이터 세트의 하위 샘플링도 포함될 수 있습니다. 이 과정 전반에 걸쳐 이러한 사전 처리 단계 중 일부를 더 자세히 살펴보겠습니다.
전처리가 완료되면 학습 알고리즘에 데이터를 제공하고 모델을 적합합니다. 그러나 새 데이터에 모델을 사용하기 전에 데이터 세트를 훈련 세트와 테스트 세트의 두 부분으로 나누는 것이 일반적입니다. 훈련 세트는 알고리즘을 훈련하고 모델을 얻는 데 사용되며, 테스트 세트는 모델의 성능을 평가하는 독립적인 데이터 세트 역할을 합니다. 이 평가 단계는 본 적이 없는 실제 데이터에 모델을 적용하기 전에 모델의 성능을 평가하는 데 도움이 됩니다. 학습 프로세스 중에 하이퍼파라미터를 조정하는 데 도움이 되는 모델 선택 및 교차 검증과 같은 관련 평가 단계도 있다는 점에 유의하는 것이 중요합니다. 이 과정에서 이러한 주제를 광범위하게 다룰 것입니다.
최종 모델을 얻은 후 테스트 세트를 사용하여 성능을 평가합니다. 이 평가에는 모델을 사용하여 테스트 세트의 레이블을 예측하고 이러한 예측을 실제 레이블과 비교하는 작업이 포함됩니다. 분류 예에서 평가는 종종 분류 정확도 또는 오류를 중심으로 이루어지며 올바르게 분류된 인스턴스의 백분율을 나타냅니다. 예를 들어 꽃을 올바르게 분류하는 데 95%의 정확도를 달성할 수 있습니다. 모델이 평가되면 실제 응용 프로그램에서 예측하기 위해 새 데이터에 사용할 수 있습니다.
이 슬라이드는 제공되는 정보의 양으로 인해 압도적으로 보일 수 있지만 이 과정 전반에 걸쳐 이러한 각 단계를 자세히 살펴볼 것이므로 안심하십시오.
실제로 기계 학습 애플리케이션을 개발할 때는 일반적으로 5가지 주요 단계가 관련됩니다. 먼저 해결하려는 문제를 정의해야 합니다.
해결하려는 문제를 정의한 후 다음 단계는 데이터를 수집하고 준비하는 것입니다. 여기에는 우리가 해결하려는 문제의 예가 포함된 데이터 세트를 얻는 것이 포함됩니다. 데이터 세트에는 입력 기능과 해당 레이블이 모두 포함되어야 합니다.
데이터 세트가 있으면 다음 단계는 데이터를 전처리하고 정리하는 것입니다. 여기에는 누락된 값 처리, 이상값 처리, 기능 정규화 또는 크기 조정, 필요한 변환 또는 인코딩 수행이 포함될 수 있습니다. 데이터 전처리는 데이터 세트의 품질과 신뢰성을 보장하고 학습 알고리즘을 준비하는 데 필수적입니다.
데이터 전처리 후 적절한 기계 학습 알고리즘을 선택하는 세 번째 단계로 이동합니다. 알고리즘의 선택은 문제의 특성, 데이터 유형 및 사용 가능한 리소스에 따라 다릅니다. 의사 결정 트리, 지원 벡터 머신, 신경망 등을 포함하여 선택할 수 있는 다양한 유형의 알고리즘이 있습니다. 각 알고리즘에는 고유한 강점과 약점이 있으며 당면한 문제에 가장 적합한 알고리즘을 선택하는 것이 중요합니다.
알고리즘이 선택되면 다음 단계는 준비된 데이터 세트를 사용하여 모델을 교육하는 것입니다. 학습 프로세스 중에 모델은 입력 데이터와 해당 레이블에서 일반화하는 방법을 배웁니다. 여기에는 예측 오류를 최소화하기 위해 모델의 내부 매개변수를 조정하는 작업이 포함됩니다. 학습 프로세스에는 일반적으로 관찰된 오류를 기반으로 모델 매개변수를 반복적으로 업데이트하는 경사 하강법과 같은 최적화 알고리즘이 포함됩니다.
모델이 학습된 후 다음 단계는 성능을 평가하는 것입니다. 이것은 종종 검증 세트 또는 홀드아웃 세트라고 하는 별도의 평가 데이터 세트를 사용하여 수행됩니다. 사용되는 평가 메트릭은 문제 유형에 따라 다릅니다. 분류 작업의 경우 정확도, 정밀도, 재현율 및 F1 점수와 같은 메트릭이 일반적으로 사용됩니다. 회귀 작업의 경우 평균 제곱 오차(MSE) 또는 평균 절대 오차(MAE)와 같은 메트릭이 사용됩니다. 평가는 모델이 보이지 않는 데이터에 얼마나 잘 일반화되는지 평가하고 강점과 약점에 대한 통찰력을 제공하는 데 도움이 됩니다.
모델의 성능이 만족스러운 경우 마지막 단계는 모델을 배포하고 이를 사용하여 보이지 않는 새로운 데이터에 대한 예측을 수행하는 것입니다. 여기에는 모델을 더 큰 시스템이나 응용 프로그램에 통합하여 의사 결정을 자동화하거나 당면한 문제 해결을 지원하는 작업이 포함될 수 있습니다.
머신 러닝 프로세스는 반복적이며 종종 단계 사이를 왔다 갔다 해야 한다는 점은 주목할 가치가 있습니다. 예를 들어 모델의 성능이 만족스럽지 않은 경우 데이터 전처리 단계를 다시 방문하거나, 다른 알고리즘을 시도하거나, 하이퍼 매개변수를 조정하거나, 모델의 성능을 개선하기 위해 더 많은 데이터를 수집해야 할 수 있습니다.
이 개요는 실제 기계 학습과 관련된 일반적인 단계에 대한 높은 수준의 이해를 제공합니다. 이 과정을 진행하면서 각 단계를 더 깊이 파고들고 다양한 알고리즘과 기술을 탐색하고 기계 학습을 실제 문제에 적용하는 실습 경험을 얻습니다.
이전에는 기계 학습 문제를 해결하는 방법에 대해 논의했습니다. 프로세스에는 당면한 문제를 정의하는 것부터 시작하여 여러 단계가 포함되었습니다. 작업하기에 적합한 데이터 세트를 수집하거나 찾는 것의 중요성을 강조했습니다. 데이터 세트가 있으면 문제를 해결하기 위해 알고리즘 또는 알고리즘 클래스를 선택합니다. 다음으로 모델을 효과적으로 교육하기 위해 최적화 지표를 정의해야 했습니다. 학습 후 평가 메트릭을 사용하여 모델의 성능을 평가합니다.
앞으로 우리는 다양한 기계 학습 접근 방식과 기계 학습을 사용하는 동기를 간략하게 살펴보았습니다. 워싱턴 대학의 페드로 도밍고스 교수는 이러한 접근법을 상징주의자, 연결주의자, 진화론자, 베이지안, 유추주의자 등 5가지 부류로 분류했습니다. 각 부족은 모델, 평가 부분(목적 함수) 및 최적화 접근 방식에 대해 선택된 다른 표현을 나타냅니다.
예를 들어, 연결주의자 부족은 신경망을 선택한 모델 표현으로 사용합니다. 제곱 오차 또는 교차 엔트로피를 목적 함수로 최적화하고 경사 하강법 또는 역전파를 최적화 접근 방식으로 사용합니다. 마찬가지로 진화론자 부족은 유전자 프로그램을 모델 표현으로 사용하여 최적화를 위해 유전자 검색을 활용합니다. 베이지안 부족은 사후 확률을 최대화하기 위해 그래픽 모델과 확률적 추론을 사용합니다.
이러한 예는 기계 학습에 대한 다양한 접근 방식에 대한 개요를 제공합니다. 이러한 범주는 완전하지 않으며 각 부족에 대한 몇 가지 예만 나타냅니다.
기계 학습 동기에 대한 또 다른 관점은 결정 트리 및 랜덤 포레스트에 대한 연구로 유명한 영향력 있는 통계학자인 Leo Breiman이 제시합니다. 그는 예측과 정보라는 두 가지 문화라는 개념을 소개했습니다. 예측 문화는 기계 학습을 사용하여 입력 변수와 출력 변수 간의 기본 관계를 반드시 이해하지 않고도 정확한 예측을 수행하는 데 중점을 둡니다. 반면에 정보문화는 지식을 추출하고 변수 간의 관계의 본질을 이해하는 것을 목표로 합니다.
Breiman은 모든 모델이 잘못되었지만 일부는 유용하다고 말했습니다. 이는 모델 해석 가능성과 성능 간의 균형을 강조합니다. 단순한 모델은 해석하기 쉽지만 높은 성능을 달성하지 못할 수 있는 반면, 더 복잡한 모델은 더 나은 성능을 보일 수 있지만 해석하기는 더 어렵습니다.
또한 기계 학습을 공부하는 동기는 다양합니다. 엔지니어는 실제 문제를 해결하기 위해 기계 학습을 적용하는 데 중점을 두는 반면 수학자, 컴퓨터 과학자 및 통계학자는 기계 학습 이론 개발에 더 관심이 있을 수 있습니다. 신경과학자들은 기계 학습을 연구하여 인간의 뇌를 더 잘 이해하고 그 기능에서 영감을 받은 알고리즘을 개발할 수 있습니다.
나아가 AI, 머신러닝, 딥러닝의 관계에 대해서도 논의했습니다. 기계 학습은 AI의 하위 분야로 등장했으며 딥 러닝은 기계 학습의 하위 분야입니다. 딥 러닝은 특히 다층 신경망에 초점을 맞추고 그 이상으로 확장됩니다. 딥 러닝은 신경망의 리브랜딩으로 간주될 수 있습니다. AI 시스템은 자율주행차나 체스 게임 프로그램과 같이 규칙을 통해 지능을 나타내는 비생물학적 시스템입니다. 기계 학습 기술을 사용하지 않고 AI 시스템을 개발할 수 있으므로 기계 학습은 AI의 요구 사항이 아닙니다.
마무리하기 위해 우리는 이 과정이 주로 기계 학습을 다루는 반면 AI와 딥 러닝은 다른 맥락에 속하며 다른 과정에서 탐구할 수 있다고 언급했습니다.
기계 학습 분야에는 기계 학습 모델을 구현하고 작업하는 데 널리 사용되는 몇 가지 인기 있는 프로그래밍 언어와 라이브러리가 있습니다. 이러한 도구는 다양한 기능을 제공하며 연구자와 실무자가 기계 학습 모델을 더 쉽게 개발, 교육 및 평가할 수 있도록 설계되었습니다.
기계 학습 분야에서 가장 일반적으로 사용되는 프로그래밍 언어 중 하나는 Python입니다. Python은 기계 학습을 위해 특별히 맞춤화된 라이브러리의 풍부한 생태계를 제공하는 다재다능하고 배우기 쉬운 언어입니다. 이러한 라이브러리는 다양한 기계 학습 알고리즘의 효율적인 구현과 데이터 조작, 시각화 및 평가를 위한 도구를 제공합니다.
기계 학습을 위한 인기 있는 Python 라이브러리는 다음과 같습니다.
NumPy: NumPy는 Python의 과학 컴퓨팅을 위한 기본 라이브러리입니다. 대규모 다차원 배열 및 행렬에 대한 지원과 이러한 배열에서 효율적으로 작동하는 수학적 함수 모음을 제공합니다. NumPy는 다른 많은 기계 학습 라이브러리의 기반입니다.
Pandas: Pandas는 강력한 데이터 조작 및 분석 라이브러리입니다. 테이블 데이터와 같은 구조화된 데이터를 효율적으로 처리하기 위한 데이터 구조 및 기능을 제공합니다. Pandas는 데이터를 기계 학습 모델에 공급하기 전에 데이터를 사전 처리하고 정리하는 데 특히 유용합니다.
Scikit-learn: Scikit-learn은 분류, 회귀, 클러스터링, 차원 축소 등을 위한 광범위한 알고리즘과 도구를 제공하는 포괄적인 기계 학습 라이브러리입니다. 통합 인터페이스를 제공하고 일관된 API를 따르므로 다양한 알고리즘을 쉽게 실험하고 성능을 비교할 수 있습니다.
TensorFlow: TensorFlow는 수치 계산 및 기계 학습을 위해 Google에서 개발한 오픈 소스 라이브러리입니다. 특히 딥 러닝에 중점을 두고 다양한 유형의 머신 러닝 모델을 구축하고 교육할 수 있는 유연한 아키텍처를 제공합니다. TensorFlow는 신경망 구축 및 교육 프로세스를 간소화하는 Keras라는 고급 API를 제공합니다.
PyTorch: PyTorch는 동적 계산 그래프와 Python과의 원활한 통합을 제공하는 인기 있는 또 다른 딥 러닝 라이브러리입니다. 유연성과 사용 용이성으로 유명하여 딥 러닝 프로젝트를 수행하는 연구원과 실무자가 선호하는 선택입니다. PyTorch는 또한 모델 배포를 위한 사전 학습된 모델 및 도구의 풍부한 에코시스템을 제공합니다.
이것은 Python에서 기계 학습에 사용할 수 있는 많은 도구 중 몇 가지 예일 뿐입니다. 프로젝트의 특정 요구 사항에 따라 요구 사항을 충족하는 다른 라이브러리 및 프레임워크를 탐색할 수 있습니다. 해당 분야의 최신 개발 정보를 계속 업데이트하고 자신의 목표와 기본 설정에 가장 적합한 도구를 선택하는 것이 중요합니다.
Python 외에도 R 및 Julia와 같은 다른 프로그래밍 언어에도 전용 기계 학습 라이브러리 및 생태계가 있습니다. 특히 R은 통계 분석에 널리 사용되며 기계 학습을 위한 풍부한 패키지 모음을 보유하고 있습니다. 반면에 Julia는 수치 계산을 위해 특별히 설계된 언어이며 기계 학습을 위한 고성능 라이브러리를 제공합니다.
이 과정에서는 기계 학습 알고리즘을 탐색하고 구현하기 위한 강력하고 유연한 환경을 제공하는 Python 및 관련 라이브러리 사용에 주로 중점을 둘 것입니다. 그러나 이 과정에서 다루는 개념과 원리는 다른 프로그래밍 언어와 도구에도 적용될 수 있습니다.
이것이 기계 학습 분야에서 우리가 사용할 도구와 그 중요성에 대한 개요를 제공하기를 바랍니다. 추가 질문이 있거나 설명이 필요하면 언제든지 문의하십시오.
Q-Learning의 기초
Q-Learning의 기초
좋은 하루 되세요! 저는 Soper 박사입니다. 오늘 저는 인공 지능 분야의 강력한 기술인 Q-러닝의 기초를 탐구하게 되어 기쁩니다. 이 학습 여정을 시작하기 전에 개념을 처음 사용하는 경우 "강화 학습의 기초"라는 제목의 이 시리즈의 이전 비디오를 시청하는 것이 좋습니다.
이 강의에서는 특성, Q-값, 시간적 차이, 벨만 방정식 및 전반적인 Q-러닝 프로세스를 포함하여 Q-러닝의 기본 개념을 탐구합니다. 이 수업을 마치면 이러한 개념을 확실하게 이해하고 Q-러닝에 의존하는 AI 모델을 구축할 준비를 갖추게 됩니다. 자, 더 이상 고민하지 않고 시작하겠습니다!
먼저 Q-러닝에 수반되는 사항에 대해 간략하게 논의해 보겠습니다. 앞서 언급했듯이 Q-러닝은 AI 에이전트가 상태와 보상으로 구성된 환경과 상호 작용하는 강화 학습의 한 형태입니다. 에이전트의 목표는 기본 수학적 모델이나 확률 분포를 배울 필요 없이 환경과 상호 작용하여 직접 최적의 정책을 구성하는 것입니다. Q-러닝은 에이전트가 획득한 지식을 기반으로 정책을 업데이트하면서 여러 에피소드에 걸쳐 다양한 접근 방식을 사용하여 문제 해결을 지속적으로 시도하므로 시행착오를 수용합니다.
이제 Q-러닝 모델의 특징에 대해 알아보겠습니다. Q-러닝은 강화 학습의 한 유형이므로 모든 강화 학습 모델의 기본 특성을 공유합니다. 이러한 특성에는 입력 및 출력 시스템, 보상, 환경, Markov 결정 프로세스, 교육 및 추론 모드가 모두 포함됩니다. 이러한 특성 외에도 Q-러닝 모델에는 두 가지 특정 속성이 있습니다. 첫째, Q-러닝 모델에서 가능한 상태의 수는 유한합니다. 즉, AI 에이전트는 항상 고정된 수의 가능한 상황 중 하나에 처하게 됩니다. 둘째, Q-러닝 모델에서 가능한 행동의 수도 한정되어 있어 AI 에이전트가 각 상태에서 고정된 가능한 행동 세트 중에서 선택해야 합니다.
이제 특성을 이해했으므로 몇 가지 고전적인 Q-러닝 문제를 살펴보겠습니다. 그러한 문제 중 하나는 각 위치가 상태를 나타내는 미로이며 에이전트의 작업에는 위, 오른쪽, 아래 또는 왼쪽으로 이동하는 것이 포함됩니다. 목표는 미로를 탐색하고 가능한 한 빨리 출구에 도달하는 것입니다. 또 다른 고전적인 예는 에이전트가 절벽에서 떨어지지 않고 특정 위치에 도달하기 위해 그리드와 같은 환경을 탐색해야 하는 절벽 걷기 문제입니다. 두 시나리오 모두에서 AI 에이전트는 Q-값에 의존하고 업데이트하여 환경에 대해 학습합니다.
그렇다면 Q값이란 무엇일까요? Q-값은 주어진 상태(들)에서 특정 행동(a)의 품질을 나타냅니다. 현재 상태에서 조치를 취한 경우 예상되는 미래 보상의 합계를 나타냅니다. 즉, Q-값은 에이전트가 특정 작업을 수행하고 거기에서 최적으로 진행하여 누적할 수 있는 추가 보상을 추정합니다. AI 에이전트는 부정적인 보상이 있는 시나리오에서 총 보상을 최대화하거나 총 처벌을 최소화하는 것을 목표로 합니다. Q 값을 업데이트하고 정제함으로써 에이전트는 긍정적 강화와 부정적 강화를 통해 학습합니다.
Q 값은 가능한 상태를 나타내는 행과 가능한 작업을 나타내는 열이 있는 Q 테이블에 저장됩니다. Q 테이블은 환경에서 행동을 안내하는 에이전트 정책 역할을 합니다. 최적의 Q 테이블에는 에이전트가 주어진 상태에서 최상의 조치를 선택하여 가장 높은 잠재적 보상을 얻을 수 있는 값이 포함되어 있습니다.
시간 차이(TD)는 Q-러닝에서 중요한 역할을 합니다. TD는 에이전트가 현재 상태의 작업에 대한 Q-값에 대해 학습한 내용을 기반으로 이전 작업에 대한 Q-값을 얼마나 조정해야 하는지 계산하는 방법을 제공합니다. 이 조정은 에이전트가 후속 에피소드에서 더 나은 결정을 내리는 데 도움이 됩니다. TD 값은 이전 행동에 대해 받은 즉각적인 보상, 미래 보상을 할인하는 할인 계수(감마) 및 다음 상태의 최대 Q-값을 고려하여 계산됩니다.
종종 δ로 표시되는 TD 오류는 이전 상태-동작 쌍에 대한 TD 값과 현재 Q 값 간의 차이로 계산됩니다. 에이전트의 예측과 환경에서 관찰된 실제 보상 간의 불일치를 나타냅니다. TD 오류는 이전 상태-동작 쌍의 Q-값을 업데이트하는 데 사용되며, 따라서 시간이 지남에 따라 Q-값을 점진적으로 개선합니다.
이제 Q-러닝의 핵심인 벨만 방정식을 소개합니다. Bellman 방정식은 상태-행동 쌍의 Q-값과 인접한 상태-행동 쌍의 Q-값 사이의 관계를 표현합니다. 다음과 같이 정의됩니다.
Q(s, a) = R(s, a) + γ * 최대[Q(s', a')]
이 방정식에서 Q(s, a)는 상태 s와 행동 a의 Q-값을 나타내고, R(s, a)는 상태 s에서 행동 a를 취할 때 얻은 즉각적인 보상을 나타내며, γ(감마)는 할인 계수입니다. 즉각적인 보상과 비교하여 미래 보상의 중요성을 결정하고, s'는 상태 s에서 행동 a를 취한 후 도달한 다음 상태이고, a'는 상태 s'에서 취할 최선의 행동을 나타냅니다.
Bellman 방정식은 기본적으로 상태-행동 쌍의 Q-값이 획득한 즉각적인 보상과 다음 상태-행동 쌍의 할인된 최대 Q-값을 더한 것과 같아야 한다고 말합니다. 반복적으로 Bellman 방정식을 적용하고 관찰된 보상 및 미래 추정치를 기반으로 Q-값을 업데이트함으로써 에이전트는 점차 최적의 정책으로 수렴합니다.
이제 전반적인 Q-러닝 프로세스로 넘어가겠습니다. Q-러닝은 다음 단계로 구성된 반복적 접근 방식을 따릅니다.
이러한 반복 과정을 통해 Q-값이 업데이트되고 점차 최적의 값으로 수렴되어 개선된 정책으로 이어집니다. 탐색-이용 전략을 통해 에이전트는 더 나은 전략을 발견하기 위해 새로운 작업을 탐색하는 것과 학습된 지식을 활용하여 현재 최상의 작업을 기반으로 결정을 내리는 것 사이에서 균형을 잡을 수 있습니다.
Q-러닝은 오프 정책 학습 알고리즘이라는 점을 언급할 가치가 있습니다. 즉, 에이전트가 다른 정책에 의해 생성된 경험에서 학습할 수 있습니다. 이 속성은 다양한 전략을 탐색할 때 더 효율적인 학습과 더 큰 유연성을 가능하게 합니다.
요약하면 Q-러닝은 강화 학습 영역 내에서 강력한 기술입니다. 여기에는 환경의 수학적 모델을 요구하지 않고 시행착오를 통해 최적의 정책을 학습하는 것이 포함됩니다. Q-값을 사용하여 미래 보상의 예상 합계를 추정하고, 시간적 차이와 벨만 방정식을 통해 업데이트하고, 반복 학습 프로세스를 따르면 에이전트는 점차 정책을 개선하고 주어진 작업에서 더 나은 성능을 달성합니다.
이 수업을 통해 Q-러닝의 기초를 확실하게 이해하셨기를 바랍니다. 다음 강의에서는 구현 세부 사항에 대해 자세히 알아보고 Q-러닝의 실제 사례를 살펴보겠습니다. 많은 관심 부탁드리며, 다음 영상에서 뵙겠습니다!
인공 신경망 및 심층 Q-러닝의 기초
인공 신경망 및 심층 Q-러닝의 기초
저는 소퍼 박사입니다. 오늘 저는 여러분 모두와 함께 인공 신경망과 딥 Q-러닝의 기초에 대해 논의하게 되어 기쁩니다.
이러한 주제의 복잡성을 탐구하기 전에 Q-러닝에 익숙하지 않은 경우 "Q-러닝의 기초"라는 제목의 이 시리즈의 이전 비디오를 시청하는 것이 좋습니다.
이번 강의에서 배울 내용을 간략하게 요약하는 것으로 시작하겠습니다.
이 비디오가 끝나면 다음에 대한 포괄적인 이해를 하게 됩니다.
이러한 개념을 파악하면 인공 신경망과 심층 Q-러닝에 의존하는 AI 모델을 구축할 수 있는 완벽한 장비를 갖추게 됩니다.
더 이상 고민하지 않고 시작하겠습니다!
인공 신경망과 그 내부 작용을 이해하려면 먼저 인공 신경과 활성화 기능을 이해해야 합니다.
그렇다면 인공 뉴런은 정확히 무엇입니까?
인공 뉴런은 모든 인공 신경망이 구축되는 기본 빌딩 블록 역할을 합니다. 1943년 Warren McCulloch와 Walter Pitts가 인간의 뇌를 포함한 동물의 뇌의 기초를 형성하는 생물학적 뉴런의 수학적 모델로 처음 제안했습니다.
이러한 생물학적 뉴런에서 영감을 받아 인공 뉴런 모델이 등장했습니다.
다이어그램에 표시된 것처럼 인공 뉴런의 목적은 하나 이상의 입력 값을 출력 값으로 변환하는 것입니다. 각 입력 값에 가중치를 곱하여 입력 강도를 조정합니다. 예를 들어 입력 값이 0.8이고 가중치가 0.5이면 결과 곱셈은 0.4가 됩니다. 이 시나리오에서 가중치는 입력의 강도를 감소시켰습니다. 반대로 가중치가 1보다 크면 입력의 강도가 증폭됩니다.
가중 입력 값이 계산되면 활성화 기능을 거쳐 인공 뉴런의 출력 값을 생성합니다. 오류를 최소화하기 위해 훈련 중에 가중치를 조정할 수 있다는 점은 주목할 가치가 있습니다. 이 아이디어는 곧 다시 살펴보겠습니다.
이제 활성화 함수에 대해 자세히 살펴보겠습니다.
활성화 함수는 가중치 입력 값을 출력 값으로 변환하기 위해 인공 뉴런에서 사용하는 수학 함수입니다. 방정식에 표시된 것처럼 활성화 함수는 각 입력 값에 관련 가중치를 곱하여 얻은 단일 입력 값을 취한 다음 이러한 모든 결과를 합산합니다. 그런 다음 합산된 값을 활성화 함수를 통해 전달하여 인공 뉴런의 출력 값을 얻습니다.
입력 값을 출력 값으로 변환할 때 각각 다르게 동작하는 다양한 활성화 함수가 인공 뉴런에서 사용될 수 있다는 점에 유의하는 것이 중요합니다.
네 가지 일반적인 활성화 기능을 살펴보겠습니다.
임계값 활성화 기능: 이 기능은 0 또는 1을 출력으로 반환합니다. 입력 값이 0보다 크거나 같으면 1을 반환합니다. 그렇지 않으면 0을 반환합니다. 결과적으로 임계값 활성화 함수를 사용하는 인공 뉴런의 출력 값은 항상 0 또는 1입니다.
시그모이드 활성화 함수: 시그모이드 활성화 함수의 출력 범위는 0과 1 사이입니다. 양수 입력 값은 입력 값이 증가함에 따라 출력 값이 1.0에 가까워지고 음수 입력 값은 입력 값이 감소함에 따라 출력 값이 0.0에 가까워집니다. 따라서 시그모이드 활성화 함수는 항상 0과 1 사이의 출력을 생성합니다.
하이퍼볼릭 탄젠트 활성화 함수: 하이퍼볼릭 탄젠트 함수는 출력 값이 항상 -1.0과 +1.0 사이에 있다는 점을 제외하면 시그모이드 활성화 함수와 매우 유사합니다. 양의 입력 값은 입력 값이 증가함에 따라 +1.0에 가까운 출력 값을 생성하고 음의 입력 값은 입력 값이 감소함에 따라 -1.0에 가까운 출력 값을 생성합니다.
이들은 인공 신경망에서 사용되는 활성화 함수의 몇 가지 예일 뿐입니다. 활성화 함수의 선택은 특정 문제와 신경망의 원하는 동작에 따라 다릅니다. 이제 인공 뉴런과 활성화 기능을 다루었으므로 신경망이 작동하는 방식을 이해해 보겠습니다.
신경망은 상호 연결된 인공 뉴런의 여러 계층으로 구성되어 복잡한 네트워크 구조를 형성합니다. 신경망의 세 가지 기본 계층은 입력 계층, 숨겨진 계층 및 출력 계층입니다. 입력 레이어는 이미지, 텍스트 또는 숫자 값과 같은 입력 데이터를 수신하고 처리를 위해 후속 레이어로 전달하는 역할을 합니다. 입력 레이어의 뉴런 수는 데이터의 입력 피처 또는 차원 수에 해당합니다. 히든 레이어는 이름에서 알 수 있듯이 입력 레이어와 출력 레이어 사이의 중간 레이어입니다. 이러한 계층은 신경망에서 대부분의 계산을 수행합니다. 숨겨진 계층의 각 뉴런은 이전 계층에서 입력을 받고 활성화 함수를 사용하여 출력을 계산합니다.
출력 계층은 신경망의 최종 출력을 생성합니다. 출력 계층의 뉴런 수는 문제의 특성에 따라 다릅니다. 예를 들어, 이진 분류 문제에서는 일반적으로 출력 레이어에 하나의 클래스에 속할 확률을 나타내는 하나의 뉴런이 있습니다. 학습을 가능하게 하고 신경망의 성능을 향상시키기 위해 훈련 단계에서 뉴런 간의 연결 가중치를 조정합니다. 이 조정은 확률적 경사하강법과 같은 최적화 알고리즘과 결합된 역전파라는 프로세스를 사용하여 수행됩니다. 훈련하는 동안 신경망에는 해당 목표 출력과 함께 입력 데이터 세트가 제공됩니다. 네트워크는 각 입력에 대한 출력을 계산하고 계산된 출력과 목표 출력 간의 차이는 손실 함수를 사용하여 측정됩니다.
교육의 목표는 연결 가중치를 조정하여 이러한 손실을 최소화하는 것입니다. 역전파 알고리즘은 가중치에 대한 손실 함수의 기울기를 계산하여 손실을 줄이는 방향으로 가중치를 업데이트할 수 있습니다. 이 반복 프로세스는 신경망이 주어진 입력에 대해 정확한 출력을 생성하는 방법을 배울 때까지 계속됩니다. 이제 우리는 인공 신경망에 대해 확실히 이해했으므로 심층 Q-러닝의 기본 사항을 살펴보겠습니다.
Deep Q-learning은 MDP(Markov Decision Process) 또는 강화 학습 환경에서 최적의 동작을 학습하기 위해 심층 신경망을 함수 근사자로 활용하는 강화 학습 기법입니다. 심층 Q-러닝의 맥락에서 Q-네트워크라고도 하는 신경망은 환경 상태를 입력으로 사용하고 가능한 각 작업에 대한 Q-값을 생성합니다. Q-값은 주어진 상태에서 특정 작업을 수행할 때 예상되는 미래 보상을 나타냅니다. 교육 중에 Q-네트워크는 강화 학습과 신경망의 요소를 결합한 Q-러닝 알고리즘을 사용하여 업데이트됩니다. Q-러닝 알고리즘은 탐색과 활용의 조합을 사용하여 Q-네트워크의 최적 Q-값 추정치를 점진적으로 개선합니다.
딥 Q-러닝 알고리즘의 기본 단계는 다음과 같습니다.
Q-러닝 알고리즘을 사용하여 Q-네트워크를 반복적으로 업데이트함으로써 네트워크는 각 상태-행동 쌍에 대한 최적의 Q-값을 추정하는 방법을 점진적으로 학습합니다. 일단 훈련되면 Q-네트워크를 사용하여 주어진 상태에 대해 가장 높은 Q-값을 가진 작업을 선택할 수 있으므로 에이전트가 강화 학습 환경에서 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다. Deep Q-learning은 게임 플레이, 로봇 공학, 자율 주행 차량 제어 등 다양한 영역에 성공적으로 적용되었습니다. 고차원 감각 입력에서 복잡한 작업을 학습하는 데 놀라운 성능을 보여주었습니다. 그러나 심층 Q-러닝에는 Q-값의 과대평가 가능성 및 연속적인 행동 공간 처리의 어려움과 같은 특정 제한 사항이 있다는 점에 유의하는 것이 중요합니다. 연구자들은 이러한 문제를 해결하고 심층 강화 학습 기능을 개선하기 위해 고급 기술과 알고리즘을 계속 탐색합니다.
Deep Q-learning은 강화 학습과 심층 신경망을 결합하여 주어진 환경에서 최적의 행동을 학습하는 강력한 기술입니다. 심층 신경망의 기능을 활용하여 복잡한 기능을 근사화함으로써 심층 Q-러닝은 다양한 인공 지능 분야에서 상당한 발전을 보여주었습니다.
컨볼루션 신경망 및 심층 컨벌루션 Q-러닝
컨볼루션 신경망 및 심층 컨벌루션 Q-러닝
좋은 하루 되세요! 저는 Soper 박사입니다. 오늘 저는 CNN(Convolutional Neural Networks)과 Deep Convolutional Q-Learning에 대해 논의할 것입니다. 인공신경망이나 Q-러닝에 익숙하지 않다면 이 시리즈를 진행하기 전에 "Foundations of Artificial Neural Networks and Deep Q-learning"이라는 제목의 이전 비디오를 시청하는 것이 좋습니다.
컨볼루션 신경망과 심층 컨벌루션 Q-러닝에 대해 알아보기 전에 이 강의에서 학습할 내용을 간략하게 살펴보겠습니다. 이 비디오가 끝나면 컨볼루션 신경망이 무엇이며 어떻게 작동하는지 확실하게 이해하게 될 것입니다. 피쳐 맵, 컨볼루션, 최대 풀링, 평면화, 완전히 연결된 레이어에 연결하여 예측 생성과 같은 중요한 개념에 대해 논의할 것입니다. 또한 Deep Convolutional Q-Learning이 작동하는 방식을 살펴보겠습니다.
이러한 기본 개념을 다룬 후에는 놀라운 작업을 수행할 수 있는 컨볼루션 신경망을 구축할 수 있습니다. 이러한 작업에는 이미지 및 비디오의 개체 인식과 인간의 능력을 능가하는 수준의 비디오 게임까지 포함됩니다.
자, 시작하겠습니다. 먼저 컨볼루션 신경망이 무엇이고 왜 유용한지 직관적으로 이해해 봅시다. CNN(Convolutional Neural Network)은 간단히 말해서 공간 구조를 가진 데이터를 위해 설계된 일종의 인공 신경망입니다. 공간 구조를 가진 데이터에는 이미지, 비디오, 심지어 텍스트도 포함됩니다(CNN은 주로 컴퓨터 비전 작업에 사용됨). 이 비디오에서는 이미지 기반 입력에 중점을 둘 것입니다.
이미지와 같이 공간 구조를 가진 데이터에는 특정 방식으로 배열된 픽셀이 포함되어 있습니다. 각 픽셀의 위치에는 의미가 있으며, 이미지에서 개체를 식별할 수 있는 것은 이러한 배열입니다. 예를 들어, 이미지의 픽셀을 임의로 재정렬하면 인식할 수 있는 객체가 아니라 무의미한 노이즈 모음이 됩니다. 이 공간 배열은 "공간 구조를 가진 데이터"의 의미입니다.
컨벌루션 신경망은 이미지의 픽셀 위치 또는 문장의 단어 위치와 같은 입력 값 간의 이러한 공간 관계를 캡처하도록 의도적으로 설계되었습니다. 이러한 공간 관계를 고려하여 CNN은 공간 구조로 데이터를 효과적으로 처리하고 분석할 수 있습니다.
이제 CNN이 높은 수준에서 작동하는 방식에 대해 논의해 보겠습니다. 대체로 CNN은 각 입력 사례에 대해 일련의 기능 맵을 생성합니다. 즉, 컨볼루션 계층에 대한 데이터를 생성합니다. 다음으로 풀링이라는 기술을 적용하여 각 기능 맵을 단순화합니다. 그런 다음 풀링된 기능 맵이 평면화되고 결과 벡터가 완전히 연결된 레이어에 연결됩니다. 이 연결을 통해 정보가 네트워크를 통해 전파되어 예측이 생성됩니다.
세부 사항에 대해 자세히 알아보기 위해 첫 번째 단계인 입력 이미지에 필터를 적용하는 것부터 시작하겠습니다. 기능 감지기 또는 커널이라고도 하는 필터는 선, 곡선 또는 모양과 같은 이미지의 특정 기능을 감지하도록 설계되었습니다. 이러한 필터를 입력 이미지에 적용하여 기능 맵을 생성합니다. 기능 맵 모음은 컨볼루션 계층을 형성합니다.
이 프로세스를 설명하기 위해 매트릭스로 표시되는 픽셀로 구성된 단순한 흑백 이미지를 고려해 보겠습니다. 그런 다음 수직선을 감지하도록 설계된 3x3 필터와 같은 필터를 이미지에 적용할 수 있습니다. 이미지에서 필터를 밀어서 필터와 이미지의 다른 섹션 간의 중첩 정도를 나타내는 기능 맵을 만들 수 있습니다.
이미지에 여러 필터를 적용하여 다양한 기능을 감지할 수 있습니다. 각 필터는 자체 기능 맵을 생성하여 선, 곡선, 모양 등을 감지할 수 있습니다. 이러한 기능 맵은 총체적으로 컨볼루션 계층을 형성합니다.
축하해요! 이제 컨볼루션 신경망의 컨볼루션 프로세스를 이해했습니다. 다음으로 최대 풀링에 대해 설명하겠습니다.
최대 풀링은 컨볼루션 레이어에서 얻은 특징 맵을 다운샘플링하기 위해 CNN에서 사용되는 기술입니다. 그 목적은 가장 중요한 정보를 유지하면서 기능 맵의 공간적 차원을 줄이는 것입니다.
최대 풀링의 기본 아이디어는 기능 맵을 풀링 창 또는 풀링 영역이라고도 하는 겹치지 않는 영역으로 나누는 것입니다. 각 영역에 대해 해당 영역 내의 최대값만 유지되고 다른 값은 무시됩니다. 이 최대값은 풀링된 기능 맵에 포함됩니다.
최대값을 선택하면 최대 풀링이 입력 데이터의 가장 두드러진 특징을 보존하는 데 도움이 됩니다. 또한 어느 정도의 변환 불변성을 제공합니다. 즉, 기능의 위치가 약간 이동하더라도 이와 관련된 최대값이 여전히 캡처될 가능성이 높습니다.
이 프로세스를 설명하기 위해 기능 맵에 적용된 2x2 최대 풀링 작업을 고려해 보겠습니다. 기능 맵을 겹치지 않는 2x2 영역으로 나누고 각 영역에서 최대값을 가져와 풀링된 기능 맵을 형성합니다. 이는 기능 맵의 공간 차원을 2배로 다운샘플링합니다.
최대 풀링은 CNN에서 여러 번 수행할 수 있으므로 공간 차원이 더 줄어듭니다. 이 다운샘플링은 네트워크의 계산 복잡성을 줄여 더 효율적으로 만드는 데 도움이 됩니다.
최대 풀링 작업이 완료되면 다음 단계는 풀링된 기능 맵을 평면화하는 것입니다. 평면화는 다차원 기능 맵을 1차원 벡터로 변환하는 것과 관련됩니다. 이 변환을 통해 데이터를 기존 신경망의 표준 계층인 완전 연결 계층에 연결할 수 있습니다.
평면화된 벡터는 네트워크가 높은 수준의 표현을 추출하고 이러한 표현을 기반으로 예측하는 방법을 학습하는 완전 연결된 레이어에 대한 입력 역할을 합니다. 완전히 연결된 계층은 전역 컨텍스트를 통합하고 컨볼루션 계층에서 추출한 기능을 기반으로 복잡한 결정을 내리는 역할을 합니다.
CNN의 정보 흐름을 요약하면 다음과 같습니다.
이러한 기능 추출, 다운샘플링 및 의사 결정 프로세스를 통해 CNN은 입력 데이터에서 공간 관계를 효과적으로 캡처하고 정확한 예측을 수행할 수 있습니다.
이제 컨볼루션 신경망에 대해 잘 이해했으므로 심층적인 컨볼루션 Q-러닝에 대해 살펴보겠습니다.
Deep Convolutional Q-Learning은 CNN의 기능을 강화 학습 기술, 특히 Q-Learning과 결합하여 복잡한 작업을 해결합니다. Q-러닝은 에이전트가 환경과 상호 작용하고 보상을 받음으로써 환경에서 최적의 행동을 학습할 수 있도록 하는 일종의 강화 학습 알고리즘입니다.
Deep Convolutional Q-Learning의 맥락에서 에이전트는 일반적으로 컴퓨터 프로그램과 같은 인공 에이전트이고 환경은 비디오 게임과 같은 시각적 기반 작업입니다. 에이전트는 게임의 현재 상태(이미지로 표시됨)를 관찰하고 각 작업과 관련된 Q 값에 따라 작업을 수행합니다. Q-값은 주어진 상태에서 특정 작업을 수행할 때 예상되는 미래 보상을 나타냅니다.
Q-값을 근사화하기 위해 심층 합성곱 신경망이 사용됩니다. CNN은 현재 상태(이미지)를 입력으로 사용하고 가능한 각 작업에 대한 Q 값을 출력합니다. 그런 다음 Q-값을 사용하여 정책에 따라 예상되는 미래 보상이 가장 높은 작업을 선택합니다.
에이전트는 조치를 취하고, 보상을 받고, 관찰된 보상과 예측된 Q 값을 기반으로 Q 값을 업데이트하여 환경과 상호 작용합니다. 환경과 상호 작용하고 Q 값을 업데이트하는 이 프로세스는 에이전트의 의사 결정 능력을 향상시키기 위해 반복적으로 반복됩니다.
심층 합성곱 신경망과 Q-러닝의 조합을 통해 에이전트는 복잡한 시각적 패턴을 학습하고 이를 기반으로 의사 결정을 내릴 수 있습니다. 이 접근 방식은 비디오 게임, 자율 주행, 로봇 공학 등 다양한 영역에서 성공적이었습니다.
Greedy Cross Validation을 사용하여 최적의 기계 학습 모델을 빠르게 식별
Greedy Cross Validation을 사용하여 최적의 기계 학습 모델을 빠르게 식별
안녕하세요, 여러분. 저는 Soper 박사입니다. 오늘은 제가 개발하고 있는 "Greedy Cross Validation"이라는 기술에 대해 이야기하고 싶습니다. 이 기술은 최적 또는 최적에 가까운 기계 학습 모델을 효율적으로 식별하기 위한 기반 역할을 합니다.
이 문제가 매우 중요한 이유에 대한 간략한 소개와 설명부터 시작하겠습니다. 기계 학습 솔루션을 개발할 때 가장 성능이 좋은 모델을 결정하기 위해 다양한 모델을 테스트하는 것이 일반적입니다. 여기서 "모델"이라는 용어는 기계 학습 알고리즘과 조정 가능한 매개 변수에 대해 선택한 값의 특정 조합을 나타냅니다.
기계 학습 실무자는 종종 분석 또는 데이터 과학 프로젝트를 위한 최종 선택을 결정하기 전에 수백 또는 수천 개의 모델을 테스트해야 하는 문제에 직면합니다. 이 프로세스는 시간이 많이 걸리고 계산 집약적이며 비용이 많이 듭니다. 일부 고급 기계 학습 모델은 학습하는 데 몇 시간 또는 며칠이 걸립니다.
많은 수의 모델을 테스트하는 리소스 집약적인 특성을 감안할 때 연구자들은 가장 성능이 좋은 모델을 가능한 한 빨리 식별하는 방법을 모색했습니다. 기존 방법에는 베이지안 접근 방식, 경사 하강법, 진화적 접근 방식, 인구 기반 훈련 등이 있습니다. 이러한 방법은 일반적으로 모델 매개변수와 성능 메트릭 간의 관계를 식별하여 검색 공간의 유망한 영역을 탐색할 수 있도록 하는 것을 목표로 합니다.
Greedy Cross Validation은 기존 방법과 달리 가장 성능이 좋은 모델을 신속하게 식별하기 위해 차별화된 접근 방식을 취합니다. Greedy Cross Validation은 검색 공간 내에서 유망한 영역을 찾는 데 집중하는 대신 최적의 기계 학습 모델을 신속하게 식별하기 위한 기반으로 모델 성능 자체를 측정하는 데 중점을 둡니다.
모델은 집합적으로 하이퍼 매개변수라고 하는 구조 매개변수와 알고리즘 매개변수로 구성됩니다. 구조 매개변수에는 신경망의 숨겨진 레이어 또는 노드 수와 같은 요소가 포함되며, 알고리즘 매개변수는 미니 배치 크기 또는 학습 속도와 같은 학습 프로세스를 제어합니다. 특정 기계 학습 문제에 대한 하이퍼파라미터 설정의 최적 조합을 찾는 작업을 하이퍼파라미터 최적화라고 합니다.
Greedy Cross Validation의 개념을 파악하기 위해 하이퍼파라미터 최적화를 통해 최적의 모델을 찾는 간단한 예를 살펴보겠습니다. 이 경우 가로축과 세로축에 두 개의 하이퍼파라미터가 표시됩니다. 각 주황색 사각형은 하이퍼파라미터 값의 고유한 조합이 있는 특정 모델을 나타냅니다. 각 모델의 성능을 평가하면 최상의 모델을 식별할 수 있으며 이를 위한 일반적인 접근 방식은 "그리드 검색"입니다.
이제 모델의 실제 성능을 어떻게 추정합니까? 가장 일반적인 솔루션은 "k-겹 교차 유효성 검사"로 알려진 프로세스인 교육 중에 만나지 않은 데이터를 사용하여 각 모델을 테스트하는 것입니다. 작동 방식은 다음과 같습니다.
그런 다음 모델의 전체 성능은 각 접기 평가에서 얻은 성능 값의 평균으로 계산됩니다. 이렇게 하면 모델의 성능을 확실하게 예측할 수 있습니다.
이제 표준 교차 유효성 검사가 작동하는 방식을 이해했으므로 전체 하이퍼파라미터 최적화 프로세스에서 교차 유효성 검사의 역할을 탐색할 수 있습니다. 표준 교차 유효성 검사를 사용하여 여러 후보 모델을 평가할 때 특정 모델에 대한 각 폴드는 성능 추정치를 업데이트합니다. 모델의 모든 폴드를 평가하고 나면 전체 성능에 대한 최종 추정치를 얻습니다. 모든 모델에 대해 이 프로세스를 반복하면 최상의 후보를 식별할 수 있습니다.
반대로 Greedy Cross Validation은 다른 접근 방식을 취합니다. 각 모델의 모든 접기를 순서대로 평가하는 대신 다른 모델의 접기를 반복적으로 평가합니다. 다음에 평가할 특정 접기는 각 후보 모델의 현재 평균 성능을 기반으로 동적으로 선택됩니다. 처음에는 각 모델에 대해 하나의 폴드를 평가하고 지금까지 평가한 모델의 성능을 기반으로 후속 폴드를 선택합니다.
Greedy Cross Validation의 핵심 아이디어는 초기에 가능성을 보여주는 모델의 평가에 우선순위를 두는 것입니다. 그렇게 함으로써 우리는 잘 수행될 가능성이 있는 모델을 신속하게 식별하고 더 많은 컴퓨팅 리소스를 할당할 수 있습니다. 이 접근 방식은 모든 단일 모델에 대해 모든 폴드를 평가할 필요가 없으므로 상당한 시간과 계산 리소스를 절약할 수 있습니다.
Greedy Cross Validation을 구현하기 위해 다음 단계를 따릅니다.
Greedy Cross Validation은 모델의 현재 평균 성능을 기반으로 평가할 다음 접기를 동적으로 선택하여 최고 성능 모델을 신속하게 식별할 수 있습니다. 이 접근 방식을 사용하면 성능이 좋지 않을 것 같은 모델은 무시하면서 가장 유망한 모델에 컴퓨팅 리소스를 집중할 수 있습니다.
Greedy Cross Validation의 장점 중 하나는 많은 수의 후보 모델을 효율적으로 처리할 수 있다는 것입니다. Greedy Cross Validation은 모든 접기에서 모든 모델을 철저하게 평가하는 대신 성능에 따라 모델의 우선 순위를 적응적으로 지정하고 평가하여 전체 계산 요구 사항을 크게 줄입니다.
Greedy Cross Validation이 절대적인 최상의 모델을 찾기 위한 보장된 방법이 아니라는 점에 유의하는 것이 중요합니다. 다른 하이퍼파라미터 최적화 기술과 마찬가지로 휴리스틱에 의존하며 항상 전역 최적값을 식별하지 못할 수도 있습니다. 그러나 특히 많은 수의 후보를 처리할 때 고성능 모델을 신속하게 식별하기 위한 실용적이고 효율적인 접근 방식을 제공합니다.
Greedy Cross Validation은 기계 학습에서 신속한 하이퍼파라미터 최적화를 위한 기술입니다. 성능에 따라 모델을 적응적으로 선택하고 평가함으로써 최고 성능의 모델을 효율적으로 식별할 수 있습니다. 절대적인 최상의 모델을 찾는 것을 보장할 수는 없지만 하이퍼파라미터 검색 공간을 효율적으로 탐색하기 위한 실용적인 솔루션을 제공합니다.
1.1 과정 개요(L01: 기계 학습이란?)
1.1 과정 개요(L01: 기계 학습이란?)
여러분, 안녕하세요!
새 학기에 다시 오신 것을 환영합니다. 여러분 모두 멋진 여름 방학을 보내셨기를 바랍니다. 이 비디오에서는 일반적인 대면 세션과 조금 다를 것이기 때문에 잠시 시간을 내어 코스 자료를 살펴보고 이 코스에서 어떻게 함께 일할 것인지에 대해 논의하고 싶습니다.
이 과정에서 제 계획은 강의를 비동기식으로 녹음하는 것입니다. 이것은 제가 강의를 미리 녹음하여 매주 초에 여러분과 공유한다는 것을 의미합니다. 이렇게 하면 가장 적합할 때 언제든지 편리하게 자료를 시청할 수 있습니다. 이 접근 방식을 사용하면 필요한 경우 비디오를 여러 번 볼 수 있는 유연성이 있습니다. 또한 인터넷 연결 속도가 느린 경우 비디오를 컴퓨터에 다운로드하여 시청하는 동안 스트리밍 문제를 방지할 수 있습니다.
강의를 보다 쉽게 탐색할 수 있도록 각 강의를 다양한 주제에 따라 여러 동영상으로 나눕니다. 예를 들어 강의 1에서는 과정 전반, 기계 학습 소개, 기계 학습 범주, 표기법 및 기계 학습 응용 프로그램에 대해 설명하는 별도의 비디오를 제공합니다. 이 분류는 특정 주제에 집중하고 콘텐츠를 쉽게 검토하는 데 도움이 됩니다.
비동기식 학습이 장점이 있는 반면, 강의 중에 질문을 할 수 없는 등의 단점도 있는 것으로 알고 있습니다. 이 문제를 해결하기 위해 실시간 토론을 할 수 있는 라이브 오피스 아워를 주최할 예정입니다. 근무 시간에 대한 자세한 내용은 곧 알려 드리겠습니다.
이제 강의 1부터 시작하겠습니다. 이 강의에서는 과정 개요, 강의 계획서 및 한 학기 동안 다룰 주제를 다룰 것입니다. 슬라이드를 살펴보고 과정 및 기타 기계 학습 관련 주제에 대한 자세한 내용을 제공하겠습니다.
코스 내용에 대해 말하자면, 저는 학기를 일곱 부분 또는 모듈로 나누었습니다. 이 부서는 학습 여정을 구성하는 데 도움이 됩니다. 첫 번째 부분에서는 기계 학습에 대한 소개부터 시작하여 기본 개념을 설명하고 K-최근접 이웃이라는 기계 학습 알고리즘의 간단한 예를 제공합니다.
소개 후에는 Python에 대한 간략한 소개와 기계 학습과의 관련성을 포함하는 컴퓨팅 기반으로 이동합니다. Python에 대한 사전 경험이 필수는 아니지만 이 과정에서 Python을 광범위하게 사용하므로 기본적인 이해가 있으면 도움이 됩니다. 선형 대수학을 위한 NumPy와 주요 기계 학습 라이브러리인 scikit-learn과 같은 특정 라이브러리에 중점을 둘 것입니다.
다음 부분에서는 트리 기반 방법, 모델 평가, 차원 축소, 비지도 학습 및 베이지안 학습을 다룰 것입니다. 이러한 주제는 다양한 기계 학습 알고리즘과 해당 응용 프로그램을 이해하는 데 중요합니다. 시간이 허락한다면 베이즈 정리에 기반한 방법을 포함하는 베이지안 학습에 대해 탐구할 것입니다.
학기 말에 우리는 수업 프로젝트 발표를 할 것입니다. 학기를 진행하면서 수업 프로젝트에 대한 자세한 정보를 제공하겠습니다.
각 강의와 그 내용에 대한 자세한 정보를 위해 Canvas에 강의 웹 사이트를 만들었습니다. 이 플랫폼에서 강의 비디오, 슬라이드, 강의 노트 및 과제를 포함한 모든 리소스를 찾을 수 있습니다. 동영상을 보기 전에 슬라이드를 다운로드하여 메모를 작성하고 자료에 보다 효과적으로 참여할 수 있도록 하는 것이 좋습니다.
과정을 진행하면서 강의, 슬라이드 및 기타 관련 리소스에 액세스할 수 있는 Canvas에 주간 모듈을 게시할 예정입니다. 또한 과정과 관련된 업데이트나 중요한 정보를 계속 알려드리기 위해 Canvas에서 발표할 것입니다. 공지 사항에 대한 알림을 활성화했는지 확인하고 이메일을 정기적으로 확인하여 최신 정보를 확인하시기 바랍니다.
그래서 아마 동영상을 다시 업로드하고 제대로 로드되는지 확인해야 할 것입니다. 불편을 끼쳐 드려 죄송하며 기술적인 문제를 해결하는 동안 기다려 주셔서 감사합니다.
강의 영상 외에도 GitHub에서 코드 예제, 숙제 등의 보충 자료도 제공할 예정입니다. Canvas의 해당 주의 모듈에서 이러한 리소스에 대한 링크를 찾을 수 있습니다. GitHub는 기계 학습 커뮤니티에서 코드 공유 및 프로젝트 협업을 위해 널리 사용되므로 이 플랫폼에 익숙해지는 데 도움이 될 것입니다.
Canvas에서 공지 사항을 정기적으로 확인하는 것의 중요성을 강조하고 싶습니다. 중요한 업데이트에 대한 이메일 알림을 보내드리지만 모든 정보를 받으려면 공지 사항에 대한 알림을 활성화하는 것이 중요합니다. 나는 Canvas 공지 기능을 사용하여 과정과 관련된 모든 변경 사항, 미리 알림 또는 추가 리소스를 전달합니다.
이제 코스 구조에 대해 자세히 논의해 보겠습니다. 앞서 언급했듯이 학기는 기계 학습과 관련된 특정 주제를 다루는 7개 부분 또는 모듈로 나뉩니다. 이러한 모듈은 이전 개념을 기반으로 새로운 개념을 도입하여 점진적인 학습 경험을 제공하도록 설계되었습니다.
첫 번째 부분에서는 기계 학습에 대한 소개로 시작하여 현장의 기초를 설명하고 K-Nearest Neighbors라는 기계 학습 알고리즘의 간단한 예를 제공합니다. 이를 통해 기계 학습이 작동하는 방식을 맛보고 향후 모듈의 기반을 설정할 수 있습니다.
두 번째 부분은 컴퓨팅 기반에 중점을 두며 선형 대수학을 위한 NumPy 및 기계 학습 알고리즘 구현을 위한 scikit-learn과 같은 기본 Python 프로그래밍 및 기계 학습에 사용되는 필수 라이브러리를 다룹니다. 이전 Python 경험이 필수는 아니지만 필요한 경우 Python에 익숙해지도록 Canvas에서 제공할 대화형 연습을 완료하는 것이 좋습니다.
다음 부분에서는 머신 러닝의 특정 주제를 자세히 살펴보겠습니다. 3부에서는 의사 결정 트리, 랜덤 포레스트 및 그래디언트 부스팅을 포함한 트리 기반 방법을 다룹니다. 이러한 방법은 다양한 기계 학습 응용 프로그램에서 널리 사용되며 예측 모델을 구축하는 데 유용한 도구를 제공합니다.
4부에서는 기계 학습의 필수 측면인 모델 평가에 중점을 둘 것입니다. 실제 시나리오에서 모델을 선택하고 배포할 때 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있도록 다양한 기계 학습 알고리즘과 모델을 비교하고 평가하는 기술에 대해 논의합니다.
5부에서는 차원 축소 및 비지도 학습을 살펴봅니다. "비지도 학습"이라는 용어에 겁먹지 마십시오. 강의시간에 자세하게 설명드리겠습니다. 이 파트에서는 명시적인 레이블 없이 데이터에서 패턴을 분석하고 추출하여 데이터 탐색 및 분석을 위한 새로운 가능성을 여는 방법에 중점을 둡니다.
시간이 허락한다면 6부에서는 베이즈 정리에 기반한 방법을 포함하는 베이지안 학습에 대해 자세히 알아볼 것입니다. 베이지안 분류기, 나이브 베이즈 분류기 및 잠재적인 베이지안 네트워크에 대해 논의할 것입니다. 베이지안 학습은 기계 학습의 불확실성을 이해하고 모델링하기 위한 확률론적 프레임워크를 제공합니다.
마지막으로 학기말에는 학급 프로젝트 발표를 하게 됩니다. 학기가 진행됨에 따라 수업 프로젝트에 대한 더 많은 정보를 제공하겠지만, 이것은 여러분이 관심 있는 특정 문제나 데이터 세트에 지식과 기술을 적용할 수 있는 기회가 될 것입니다. 강의 자료에 대한 이해도를 보여주고 기계 학습 기술을 구현하는 능력을 보여줄 수 있는 기회가 될 것입니다.
학기 내내 강의 자료나 궁금한 사항에 대해 실시간으로 토론할 수 있는 라이브 오피스 아워를 개최할 것입니다. 근무 시간에 대한 자세한 내용은 곧 제공될 예정이며 이 기회를 활용하여 저와 동료 급우들과 교류할 수 있는 기회를 가지시기 바랍니다.
커뮤니케이션과 협업을 촉진하기 위해 질문을 게시하고, 토론에 참여하고, 나와 동료로부터 적시에 응답을 받을 수 있는 온라인 플랫폼인 Piazza도 활용할 것입니다. Piazza는 귀하에게 도움이 될 뿐만 아니라 수업의 집단 학습 경험에도 기여하므로 귀하의 적극적인 참여를 권장합니다.
결론적으로 코스의 구조와 여러분이 이용할 수 있는 다양한 리소스에 대해 간략하게 설명했습니다. 이 개요를 통해 학기 내내 우리가 어떻게 진행될 것인지 명확하게 이해하셨기를 바랍니다. 질문이나 우려 사항이 있는 경우 근무 시간 중에 저에게 연락하거나 Piazza에 게시하세요. 저는 여러분의 학습 여정을 지원하기 위해 여기에 있으며 여러분 모두와 함께 이 기계 학습 모험을 시작하게 되어 기쁩니다.
감사합니다. 과정 개요 및 강의 계획서에 대한 강의 1부터 시작하겠습니다.
1.2 머신러닝이란 무엇인가(L01: 머신러닝이란?)
1.2 머신러닝이란 무엇인가(L01: 머신러닝이란?)
새 학기를 시작하는 여러분 모두를 따뜻하게 환영합니다. 여러분 모두 환상적인 여름 방학을 보내셨기를 바랍니다.
이 비디오에서는 과정의 몇 가지 중요한 측면과 우리가 함께 작업하는 방법에 대해 논의하는 시간을 갖고 싶습니다. 이 과정은 대면 세션이 있는 기존 형식과 약간 다릅니다. 우리는 비동기식 학습을 활용할 것입니다. 즉, 강의를 사전 녹화하여 매주 초에 여러분과 공유할 것입니다. 이를 통해 가장 적합할 때마다 자신의 편의에 따라 자료를 시청할 수 있습니다. 또한 필요한 경우 비디오를 여러 번 볼 수 있으며 인터넷 연결 속도가 느린 경우 오프라인 보기를 위해 비디오를 다운로드할 수도 있습니다.
강의를 보다 쉽게 탐색할 수 있도록 각 강의를 다양한 주제에 따라 여러 동영상으로 나눕니다. 예를 들어, 첫 번째 강의에서는 과정 개요, 강의 계획서 및 다양한 기계 학습 범주와 같은 다양한 주제를 다룰 것입니다. 이번 강의는 총 6개의 동영상으로 나누어 진행됩니다.
비동기식 학습의 단점 중 하나는 강의 중에 질문을 할 수 없다는 것입니다. 저는 여러분이 가질 수 있는 질문이나 우려 사항에 대해 논의할 수 있는 실시간 근무 시간을 주최할 것입니다. 근무 시간에 대한 자세한 내용은 나중에 알려 드리겠습니다.
이제 강의 내용을 살펴보겠습니다. 학기는 일곱 부분 또는 모듈로 나누어집니다. 첫 번째 부분에서는 기계 학습에 대한 소개와 K개의 최근접 이웃이라는 기계 학습 알고리즘의 간단한 예제로 시작합니다. 그런 다음 Python에 대한 간략한 소개, 선형 대수학 및 주요 머신 러닝 라이브러리인 scikit-learn을 포함한 계산 기반을 다룰 것입니다. Python에 대한 사전 경험이 없더라도 걱정하지 마십시오. 배우기 쉽고 속도를 높이는 데 도움이 되도록 Canvas에서 선택적인 대화형 연습을 제공할 것입니다.
전산 기반 이후에는 의사 결정 트리, 랜덤 포레스트 및 그래디언트 부스팅과 같은 트리 기반 방법을 탐색합니다. 그런 다음 다양한 기계 학습 알고리즘과 모델을 비교할 수 있는 필수 주제인 모델 평가에 대해 자세히 살펴보겠습니다. 과정의 이 부분에서는 실제 응용 프로그램에 가장 적합한 모델을 평가하고 선택할 수 있는 기술을 갖추게 됩니다.
다음으로 차원 축소 및 비지도 학습을 다룰 것입니다. 차원 축소 기술은 복잡한 데이터 세트를 처리하는 데 필수적이며, 비지도 학습은 모델을 교육하기 위해 레이블이 지정된 데이터가 없는 방법을 소개합니다.
시간이 허락한다면 Naive Bayes 분류기 및 베이지안 네트워크와 같은 기술을 포함하는 베이지안 학습에 대해서도 다룰 것입니다. 이 항목에서는 베이즈 정리를 기반으로 한 분류 방법에 대한 이해를 제공합니다.
학기 말에 우리는 수업 프로젝트 발표를 할 것입니다. 학기 후반에 수업 프로젝트에 대한 자세한 정보를 제공하겠습니다. Canvas에 업로드한 과정 웹 사이트에서 추가 세부 정보 및 리소스를 찾을 수 있습니다. 웹사이트를 탐색하고 제공된 정보를 읽어 보시기 바랍니다.
커뮤니케이션 및 리소스와 관련하여 우리는 주로 모든 과정 관련 활동에 Canvas를 사용할 것입니다. 강의 동영상, 슬라이드 및 추가 자료는 Canvas에서 사용할 수 있습니다. 또한 중요한 업데이트 및 정보를 공유하기 위해 Canvas 공지사항을 사용할 것입니다. 이메일을 통해 이러한 공지 사항을 수신하도록 알림 설정이 활성화되어 있는지 확인하십시오.
학습 경험을 향상시키려면 비디오를 보기 전에 슬라이드를 다운로드하여 직접 메모할 수 있도록 하는 것이 좋습니다. 메모를 하면 자료를 더 잘 이해하고 보관하는 데 도움이 될 수 있습니다.
과정 자료에 액세스하는 동안 기술적인 문제가 발생하면 Canvas에서 가장 잘 작동하는 Firefox 또는 Chrome을 브라우저로 사용하는 것이 좋습니다.
1.3 기계 학습의 범주(L01: 기계 학습이란?)
1.3 기계 학습의 범주(L01: 기계 학습이란?)
기계 학습의 다양한 범주 또는 유형에 대해 자세히 살펴보겠습니다. 가장 광범위한 범주는 레이블이 지정된 데이터를 다루는 지도 학습입니다. 감독 학습에서 우리는 주어진 입력 데이터를 기반으로 출력을 예측하는 것을 목표로 합니다. 예를 들어 이메일 스팸 분류에서 레이블은 "스팸" 및 "스팸 아님"입니다. 목표는 향후 이메일에 대해 이메일이 스팸인지 여부를 예측하는 것입니다. 이 범주에는 알고리즘을 개선하고 분류 정확도를 향상시키기 위해 정확하거나 잘못된 예측이 사용되는 피드백 루프가 포함됩니다.
지도 학습 내에서 하나의 하위 범주는 분류입니다. 분류는 스팸이 아닌 스팸과 같은 클래스 레이블 할당에 중점을 둡니다. 예를 들어 "마이너스" 및 "플러스"와 같은 클래스 레이블을 사용하여 X1 및 X2로 표시되는 입력 정보를 기반으로 이 두 클래스를 구분할 수 있습니다. 기계 학습 알고리즘은 측정값을 검사하고 예측하며 올바른 레이블을 지정하는 방법을 지속적으로 학습합니다. 수많은 예제가 포함된 데이터 세트에서 알고리즘을 학습하면 클래스를 구분하는 선인 결정 경계를 그리는 방법을 학습할 수 있습니다. 결정 경계의 한쪽에 있는 새로운 데이터 포인트는 특정 클래스로 분류될 가능성이 높습니다.
감독 학습의 또 다른 유형은 연속 목표 또는 출력 값 할당을 처리하는 회귀입니다. 회귀 분석은 입력 기능을 기반으로 지속적인 결과를 예측하는 데 중점을 둡니다. 예를 들어 선형 회귀는 오류를 최소화하기 위해 데이터 포인트를 통해 선을 피팅하여 출력 값(Y)을 예측하는 것을 목표로 하는 하나의 입력 변수가 있는 간단한 모델입니다.
비지도 학습으로 이동하면 이 범주에는 레이블이 지정되지 않은 데이터를 분석하여 숨겨진 패턴이나 구조를 발견하는 작업이 포함됩니다. 레이블이나 피드백이 없는 비지도 학습은 데이터 세트 내에서 의미 있는 통찰력을 찾는 것을 목표로 합니다. 클러스터링은 유사한 데이터 포인트가 패턴이나 밀도를 기반으로 함께 그룹화되는 비지도 학습의 한 예입니다. k-평균, DBSCAN 또는 계층적 클러스터링과 같은 다양한 클러스터링 알고리즘을 활용하여 유사한 데이터 포인트를 식별하고 그룹화할 수 있습니다.
차원 감소는 비지도 학습의 또 다른 예입니다. 데이터 세트의 기능 또는 차원 수를 줄이는 작업이 포함됩니다. 특징 추출 및 특징 선택은 차원 축소에 사용되는 일반적인 기술입니다. 이러한 방법은 기능을 압축하거나 변환하여 복잡성을 줄이면서 가장 관련성이 높은 정보를 캡처하는 데 도움이 됩니다.
기계 학습의 마지막 범주는 강화 학습입니다. 강화 학습에서 에이전트는 특정 목표를 달성하거나 주어진 환경에서 보상을 극대화하기 위해 일련의 작업을 학습합니다. 이러한 유형의 학습에는 에이전트가 작업 결과에 따라 피드백을 받는 보상 시스템이 포함됩니다. 시행 착오를 통해 에이전트는 더 나은 결정을 내리고 성능을 최적화하는 방법을 배웁니다. 강화 학습은 일반적으로 로봇 공학, 게임 및 복잡한 의사 결정 시나리오에 적용됩니다.
강화 학습은 중요한 주제이지만 이 과정에서 광범위하게 다루지는 않는다는 점에 유의해야 합니다. 그러나 강화 학습에 관심이 있는 사람들을 위한 전용 리소스가 있습니다.
이러한 다양한 범주의 기계 학습은 다양한 유형의 문제를 해결하기 위해 다양한 기술과 알고리즘을 이해하고 적용하기 위한 광범위한 프레임워크를 제공합니다.
이제 준지도 학습이라고 하는 기계 학습의 다른 측면을 살펴보겠습니다. 이름에서 알 수 있듯이 지도 학습과 비지도 학습 사이에 있습니다. 준지도 학습에서는 레이블이 지정된 데이터와 레이블이 지정되지 않은 데이터가 혼합되어 있습니다. 레이블이 지정된 데이터는 입력 및 해당 클래스 레이블이 있는 지도 학습에서 논의한 것과 유사합니다. 그러나 반지도 학습에서는 클래스 레이블이 없는 많은 양의 레이블이 지정되지 않은 데이터도 있습니다.
준지도 학습의 목표는 레이블이 지정되지 않은 추가 데이터를 활용하여 학습 프로세스를 개선하는 것입니다. 레이블이 지정된 데이터와 레이블이 지정되지 않은 데이터를 결합하여 알고리즘은 레이블이 지정된 데이터만으로는 명확하지 않을 수 있는 데이터의 패턴과 관계를 발견할 수 있습니다. 이것은 더 정확한 예측과 더 나은 일반화로 이어질 수 있습니다.
준지도 학습은 레이블이 지정된 데이터를 얻는 데 비용이 많이 들거나 시간이 많이 걸리는 시나리오에서 특히 유용할 수 있습니다. 많은 양의 데이터에 수동으로 레이블을 지정하는 대신 레이블이 지정되지 않은 더 큰 데이터 집합과 함께 레이블이 지정된 더 작은 데이터 집합을 사용하여 좋은 결과를 얻을 수 있습니다.
준지도 학습에 대한 한 가지 접근 방식은 자가 훈련 또는 공동 훈련과 같은 기술을 사용하는 것입니다. 자체 학습에서 알고리즘은 처음에 레이블이 지정된 데이터에 대해 학습한 다음 예측을 사용하여 레이블이 지정되지 않은 데이터에 대한 의사 레이블을 생성합니다. 이러한 의사 레이블은 원래 레이블이 지정된 데이터와 결합되어 모델을 재교육합니다. 이 프로세스는 여러 번 반복되어 모델의 예측을 구체화하고 레이블이 지정되지 않은 데이터를 활용하여 성능을 향상시킵니다.
공동 훈련에서 알고리즘은 데이터의 여러 보기에서 학습합니다. 여러 분류기는 기능의 서로 다른 하위 집합 또는 데이터의 서로 다른 표현에 대해 학습됩니다. 처음에 각 분류기는 레이블이 지정된 데이터에 대해 학습됩니다. 그런 다음 레이블이 지정되지 않은 데이터에 대한 예측을 교환하여 각 분류기가 다른 예측에서 학습할 수 있도록 합니다. 이 반복 프로세스는 각 분류자가 다른 분류자의 합의를 기반으로 예측을 구체화하면서 계속됩니다.
준지도 학습은 연구 분야가 성장하고 있으며 레이블이 지정되지 않은 데이터를 효과적으로 활용하는 문제를 해결하는 데 사용할 수 있는 다양한 알고리즘과 기술이 있습니다. 레이블이 지정된 데이터가 제한적일 때 기계 학습 성능을 향상할 수 있는 유망한 기회를 제공하는 흥미로운 분야입니다.
우리는 지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습 및 준지도 학습을 포함하여 기계 학습의 다양한 범주에 대해 논의했습니다. 각 범주에는 고유한 특성과 응용 프로그램이 있습니다. 지도 학습은 레이블이 지정된 데이터를 다루고 예측을 수행하거나 클래스 레이블을 지정하는 데 중점을 둡니다. 비지도 학습은 레이블이 지정되지 않은 데이터에서 숨겨진 구조나 패턴을 찾는 것을 목표로 합니다. 강화 학습은 보상 시스템을 통해 일련의 행동을 학습하는 것입니다. 마지막으로 준지도 학습은 레이블이 지정된 데이터와 레이블이 지정되지 않은 데이터를 결합하여 학습 성능을 향상시킵니다.
1.4 표기법(L01: 머신러닝이란?)
1.4 표기법(L01: 머신러닝이란?)
기계 학습의 개념과 기계 학습의 주요 범주에 대해 논의했으므로 이제 지도 학습에 대해 자세히 살펴보겠습니다. 앞서 언급했듯이 감독 학습은 기계 학습의 가장 큰 범주입니다. 이 섹션에서는 지도 학습과 관련된 표기법, 용어 및 개념을 살펴봅니다.
감독 학습은 특정 워크플로를 따릅니다. 입력 기능의 예와 해당 대상 정보 또는 레이블이 포함된 교육 데이터 세트로 시작합니다. 입력 기능을 관찰이라고도 합니다. 그런 다음 데이터 세트는 기계 학습 알고리즘에 제공됩니다. 이 과정의 뒷부분에서 살펴볼 다양한 유형의 기계 학습 알고리즘이 있습니다. 알고리즘은 교육 데이터에서 학습하고 예측 모델을 생성합니다.
이 모델은 교육 데이터에서 학습한 지식을 나타내며 보이지 않는 새로운 데이터를 예측하는 데 사용할 수 있습니다. 새 데이터가 동일한 기능을 포함하여 교육 데이터와 형식이 동일한 경우 교육된 모델을 사용하여 예측할 수 있습니다. 이것이 지도 학습의 주요 워크플로입니다.
이제 지도 학습 표기법의 공식적인 측면을 살펴보겠습니다. 훈련 데이터 세트를 N 훈련 예제로 구성된 D로 표시합니다. 각 교육 예제에는 특징 벡터(X)와 해당 레이블(Y)이 포함됩니다. 위 첨자 'i'는 훈련 포인트의 인덱스를 나타내며 데이터 세트에서의 위치를 나타냅니다. 위 첨자는 나중에 소개할 아래 첨자와 구별하기 위해 여기에서 사용됩니다.
교육 데이터 세트는 기능에 레이블을 할당하는 기본적이고 종종 알려지지 않은 기능을 기반으로 생성됩니다. 이 기능은 일반적으로 명시적으로 정의되지 않으며 자연 현상 또는 사람의 라벨링 프로세스일 수 있습니다. 기계 학습에서 우리의 목표는 모델이나 가설을 사용하여 이 함수(F(X))를 근사화하는 것입니다. 모델은 알 수 없는 함수와 유사한 방식으로 입력 기능(X)과 레이블(Y) 간의 매핑을 캡처해야 합니다.
전통적으로 기계 학습 알고리즘에 의해 학습된 가설 또는 모델을 H라고 합니다. 모델은 특징 벡터(X)를 받아 예측 레이블(Y 모자)을 생성합니다. 회귀 문제에서 예측 레이블은 연속 값인 반면 분류 문제에서는 예측 레이블이 가능한 값 집합에 속합니다. 분류에서 가능한 레이블 세트는 일반적으로 정수를 사용하여 표시되지만 다른 기호나 문자를 사용하여 표시될 수도 있습니다.
모델 평가 중에는 모델의 성능을 평가하기 위해 별도의 데이터 세트가 사용됩니다. 모델이 만든 예측은 모델의 정확도를 측정하기 위해 실제 레이블과 비교됩니다. 회귀에서는 실제 레이블에 대한 예측의 근접성을 평가하는 반면 분류에서는 예측 레이블과 실제 레이블 간의 일치를 검사합니다.
이러한 개념을 설명하기 위해 실제 데이터 세트 예인 Iris 데이터 세트를 살펴보겠습니다. 이 데이터 세트는 꽃받침 및 꽃잎 크기와 같은 붓꽃의 다양한 기능 측정으로 구성됩니다. 목표는 이러한 측정을 기반으로 꽃의 종을 예측하는 것입니다. setosa, versicolor 및 virginica의 세 가지 종이 있습니다.
Iris 데이터셋에서 각 학습 예제는 크기를 나타내는 기능과 꽃 종을 나타내는 레이블이 있는 꽃 측정에 해당합니다. 데이터 세트에는 N=150으로 표시된 150개의 훈련 예제와 M=4로 표시된 4개의 기능이 포함되어 있습니다.
감독 학습에는 훈련 데이터 세트를 사용하여 알 수 없는 기본 기능에 가까운 모델을 학습하는 것이 포함됩니다. 모델은 입력 기능을 가져와 예측을 생성합니다. 모델의 정확도는 별도의 데이터를 사용하여 평가됩니다. 이 섹션에서 설명하는 표기법과 용어는 지도 학습 알고리즘을 이해하고 사용하기 위한 기초를 제공합니다.
1.5 ML 애플리케이션(L01: 머신러닝이란?)
1.5 ML 애플리케이션(L01: 머신러닝이란?)
지도 학습을 둘러싼 표기법과 형식에 대해 논의한 후 지도 학습 파이프라인을 다시 살펴보고 실제로 기계 학습 문제에 접근하는 방법을 살펴보겠습니다. 또한 프로세스 중에 일반적으로 고려하는 개별 구성 요소를 검토합니다.
이전에 검토한 단순화된 그림은 감독 학습의 워크플로를 묘사했습니다. 이 워크플로에서는 기능에 대한 레이블이 있는 레이블이 지정된 학습 데이터 세트로 시작합니다. 그런 다음 훈련 데이터에 모델을 맞추는 방법을 배우는 기계 학습 알고리즘을 적용합니다. 결과 모델을 사용하여 보이지 않는 새로운 데이터를 예측할 수 있습니다. 이 프로세스는 새 데이터가 교육 데이터와 동일한 분포에서 나온다고 가정한다는 점에 유의해야 합니다.
이제 실제 기계 학습과 관련된 다양한 구성 요소를 설명하는 보다 자세한 순서도를 살펴보겠습니다. 기본 구성 요소는 교육 데이터 세트, 학습 알고리즘 및 결과 모델과 같이 이전 그림과 동일하게 유지됩니다. 그러나 고려해야 할 추가 세부 사항이 있습니다.
실제로 훈련 데이터를 얻기 전에 일반적으로 몇 가지 전처리 단계를 수행합니다. 미리 준비된 데이터 세트를 확보하지 않는 한 데이터에서 추출할 특징을 결정해야 합니다. 이것은 전통적인 기계 학습에서 특히 중요합니다. 예를 들어 붓꽃을 측정 기준으로 분류하는 경우 실제 시나리오에서 얻은 이미지 데이터 또는 관찰 데이터가 있을 수 있습니다. 두 경우 모두 기계 학습 알고리즘에 제공할 관련 기능을 추출해야 합니다. 이미지의 원시 픽셀을 사용하는 대신 사전 처리되거나 추출된 기능을 사용하는 것이 더 효과적인 경우가 많습니다. 붓꽃의 경우 이러한 특징에는 꽃받침 길이, 꽃받침 너비 등이 포함될 수 있습니다. 꽃을 분류하는 경우 식물학자와 같이 문제에 대한 지식을 보유한 도메인 전문가를 참여시키는 것이 일반적입니다. 그들의 전문 지식은 분류에 유용한 기능을 선택하는 데 도움이 될 수 있습니다.
원시 데이터에서 특징을 추출했다고 가정하면 샘플 길이, 샘플 너비, 꽃잎 길이 및 꽃잎 너비로 구성된 훈련 세트를 얻습니다. 기능 크기 조정, 기능 선택(포함할 기능 선택) 및 차원 감소와 같은 추가 사전 처리 단계가 포함될 수 있습니다. 이러한 사전 처리 단계에는 데이터 세트의 하위 샘플링도 포함될 수 있습니다. 이 과정 전반에 걸쳐 이러한 사전 처리 단계 중 일부를 더 자세히 살펴보겠습니다.
전처리가 완료되면 학습 알고리즘에 데이터를 제공하고 모델을 적합합니다. 그러나 새 데이터에 모델을 사용하기 전에 데이터 세트를 훈련 세트와 테스트 세트의 두 부분으로 나누는 것이 일반적입니다. 훈련 세트는 알고리즘을 훈련하고 모델을 얻는 데 사용되며, 테스트 세트는 모델의 성능을 평가하는 독립적인 데이터 세트 역할을 합니다. 이 평가 단계는 본 적이 없는 실제 데이터에 모델을 적용하기 전에 모델의 성능을 평가하는 데 도움이 됩니다. 학습 프로세스 중에 하이퍼파라미터를 조정하는 데 도움이 되는 모델 선택 및 교차 검증과 같은 관련 평가 단계도 있다는 점에 유의하는 것이 중요합니다. 이 과정에서 이러한 주제를 광범위하게 다룰 것입니다.
최종 모델을 얻은 후 테스트 세트를 사용하여 성능을 평가합니다. 이 평가에는 모델을 사용하여 테스트 세트의 레이블을 예측하고 이러한 예측을 실제 레이블과 비교하는 작업이 포함됩니다. 분류 예에서 평가는 종종 분류 정확도 또는 오류를 중심으로 이루어지며 올바르게 분류된 인스턴스의 백분율을 나타냅니다. 예를 들어 꽃을 올바르게 분류하는 데 95%의 정확도를 달성할 수 있습니다. 모델이 평가되면 실제 응용 프로그램에서 예측하기 위해 새 데이터에 사용할 수 있습니다.
이 슬라이드는 제공되는 정보의 양으로 인해 압도적으로 보일 수 있지만 이 과정 전반에 걸쳐 이러한 각 단계를 자세히 살펴볼 것이므로 안심하십시오.
실제로 기계 학습 애플리케이션을 개발할 때는 일반적으로 5가지 주요 단계가 관련됩니다. 먼저 해결하려는 문제를 정의해야 합니다.
해결하려는 문제를 정의한 후 다음 단계는 데이터를 수집하고 준비하는 것입니다. 여기에는 우리가 해결하려는 문제의 예가 포함된 데이터 세트를 얻는 것이 포함됩니다. 데이터 세트에는 입력 기능과 해당 레이블이 모두 포함되어야 합니다.데이터 세트가 있으면 다음 단계는 데이터를 전처리하고 정리하는 것입니다. 여기에는 누락된 값 처리, 이상값 처리, 기능 정규화 또는 크기 조정, 필요한 변환 또는 인코딩 수행이 포함될 수 있습니다. 데이터 전처리는 데이터 세트의 품질과 신뢰성을 보장하고 학습 알고리즘을 준비하는 데 필수적입니다.
데이터 전처리 후 적절한 기계 학습 알고리즘을 선택하는 세 번째 단계로 이동합니다. 알고리즘의 선택은 문제의 특성, 데이터 유형 및 사용 가능한 리소스에 따라 다릅니다. 의사 결정 트리, 지원 벡터 머신, 신경망 등을 포함하여 선택할 수 있는 다양한 유형의 알고리즘이 있습니다. 각 알고리즘에는 고유한 강점과 약점이 있으며 당면한 문제에 가장 적합한 알고리즘을 선택하는 것이 중요합니다.
알고리즘이 선택되면 다음 단계는 준비된 데이터 세트를 사용하여 모델을 교육하는 것입니다. 학습 프로세스 중에 모델은 입력 데이터와 해당 레이블에서 일반화하는 방법을 배웁니다. 여기에는 예측 오류를 최소화하기 위해 모델의 내부 매개변수를 조정하는 작업이 포함됩니다. 학습 프로세스에는 일반적으로 관찰된 오류를 기반으로 모델 매개변수를 반복적으로 업데이트하는 경사 하강법과 같은 최적화 알고리즘이 포함됩니다.
모델이 학습된 후 다음 단계는 성능을 평가하는 것입니다. 이것은 종종 검증 세트 또는 홀드아웃 세트라고 하는 별도의 평가 데이터 세트를 사용하여 수행됩니다. 사용되는 평가 메트릭은 문제 유형에 따라 다릅니다. 분류 작업의 경우 정확도, 정밀도, 재현율 및 F1 점수와 같은 메트릭이 일반적으로 사용됩니다. 회귀 작업의 경우 평균 제곱 오차(MSE) 또는 평균 절대 오차(MAE)와 같은 메트릭이 사용됩니다. 평가는 모델이 보이지 않는 데이터에 얼마나 잘 일반화되는지 평가하고 강점과 약점에 대한 통찰력을 제공하는 데 도움이 됩니다.
모델의 성능이 만족스러운 경우 마지막 단계는 모델을 배포하고 이를 사용하여 보이지 않는 새로운 데이터에 대한 예측을 수행하는 것입니다. 여기에는 모델을 더 큰 시스템이나 응용 프로그램에 통합하여 의사 결정을 자동화하거나 당면한 문제 해결을 지원하는 작업이 포함될 수 있습니다.
머신 러닝 프로세스는 반복적이며 종종 단계 사이를 왔다 갔다 해야 한다는 점은 주목할 가치가 있습니다. 예를 들어 모델의 성능이 만족스럽지 않은 경우 데이터 전처리 단계를 다시 방문하거나, 다른 알고리즘을 시도하거나, 하이퍼 매개변수를 조정하거나, 모델의 성능을 개선하기 위해 더 많은 데이터를 수집해야 할 수 있습니다.
이 개요는 실제 기계 학습과 관련된 일반적인 단계에 대한 높은 수준의 이해를 제공합니다. 이 과정을 진행하면서 각 단계를 더 깊이 파고들고 다양한 알고리즘과 기술을 탐색하고 기계 학습을 실제 문제에 적용하는 실습 경험을 얻습니다.
1.6 ML 동기 부여(L01: 기계 학습이란?)
1.6 ML 동기 부여(L01: 기계 학습이란?)
이전에는 기계 학습 문제를 해결하는 방법에 대해 논의했습니다. 프로세스에는 당면한 문제를 정의하는 것부터 시작하여 여러 단계가 포함되었습니다. 작업하기에 적합한 데이터 세트를 수집하거나 찾는 것의 중요성을 강조했습니다. 데이터 세트가 있으면 문제를 해결하기 위해 알고리즘 또는 알고리즘 클래스를 선택합니다. 다음으로 모델을 효과적으로 교육하기 위해 최적화 지표를 정의해야 했습니다. 학습 후 평가 메트릭을 사용하여 모델의 성능을 평가합니다.
앞으로 우리는 다양한 기계 학습 접근 방식과 기계 학습을 사용하는 동기를 간략하게 살펴보았습니다. 워싱턴 대학의 페드로 도밍고스 교수는 이러한 접근법을 상징주의자, 연결주의자, 진화론자, 베이지안, 유추주의자 등 5가지 부류로 분류했습니다. 각 부족은 모델, 평가 부분(목적 함수) 및 최적화 접근 방식에 대해 선택된 다른 표현을 나타냅니다.
예를 들어, 연결주의자 부족은 신경망을 선택한 모델 표현으로 사용합니다. 제곱 오차 또는 교차 엔트로피를 목적 함수로 최적화하고 경사 하강법 또는 역전파를 최적화 접근 방식으로 사용합니다. 마찬가지로 진화론자 부족은 유전자 프로그램을 모델 표현으로 사용하여 최적화를 위해 유전자 검색을 활용합니다. 베이지안 부족은 사후 확률을 최대화하기 위해 그래픽 모델과 확률적 추론을 사용합니다.
이러한 예는 기계 학습에 대한 다양한 접근 방식에 대한 개요를 제공합니다. 이러한 범주는 완전하지 않으며 각 부족에 대한 몇 가지 예만 나타냅니다.
기계 학습 동기에 대한 또 다른 관점은 결정 트리 및 랜덤 포레스트에 대한 연구로 유명한 영향력 있는 통계학자인 Leo Breiman이 제시합니다. 그는 예측과 정보라는 두 가지 문화라는 개념을 소개했습니다. 예측 문화는 기계 학습을 사용하여 입력 변수와 출력 변수 간의 기본 관계를 반드시 이해하지 않고도 정확한 예측을 수행하는 데 중점을 둡니다. 반면에 정보문화는 지식을 추출하고 변수 간의 관계의 본질을 이해하는 것을 목표로 합니다.
Breiman은 모든 모델이 잘못되었지만 일부는 유용하다고 말했습니다. 이는 모델 해석 가능성과 성능 간의 균형을 강조합니다. 단순한 모델은 해석하기 쉽지만 높은 성능을 달성하지 못할 수 있는 반면, 더 복잡한 모델은 더 나은 성능을 보일 수 있지만 해석하기는 더 어렵습니다.
또한 기계 학습을 공부하는 동기는 다양합니다. 엔지니어는 실제 문제를 해결하기 위해 기계 학습을 적용하는 데 중점을 두는 반면 수학자, 컴퓨터 과학자 및 통계학자는 기계 학습 이론 개발에 더 관심이 있을 수 있습니다. 신경과학자들은 기계 학습을 연구하여 인간의 뇌를 더 잘 이해하고 그 기능에서 영감을 받은 알고리즘을 개발할 수 있습니다.
나아가 AI, 머신러닝, 딥러닝의 관계에 대해서도 논의했습니다. 기계 학습은 AI의 하위 분야로 등장했으며 딥 러닝은 기계 학습의 하위 분야입니다. 딥 러닝은 특히 다층 신경망에 초점을 맞추고 그 이상으로 확장됩니다. 딥 러닝은 신경망의 리브랜딩으로 간주될 수 있습니다. AI 시스템은 자율주행차나 체스 게임 프로그램과 같이 규칙을 통해 지능을 나타내는 비생물학적 시스템입니다. 기계 학습 기술을 사용하지 않고 AI 시스템을 개발할 수 있으므로 기계 학습은 AI의 요구 사항이 아닙니다.
마무리하기 위해 우리는 이 과정이 주로 기계 학습을 다루는 반면 AI와 딥 러닝은 다른 맥락에 속하며 다른 과정에서 탐구할 수 있다고 언급했습니다.
기계 학습 분야에는 기계 학습 모델을 구현하고 작업하는 데 널리 사용되는 몇 가지 인기 있는 프로그래밍 언어와 라이브러리가 있습니다. 이러한 도구는 다양한 기능을 제공하며 연구자와 실무자가 기계 학습 모델을 더 쉽게 개발, 교육 및 평가할 수 있도록 설계되었습니다.
기계 학습 분야에서 가장 일반적으로 사용되는 프로그래밍 언어 중 하나는 Python입니다. Python은 기계 학습을 위해 특별히 맞춤화된 라이브러리의 풍부한 생태계를 제공하는 다재다능하고 배우기 쉬운 언어입니다. 이러한 라이브러리는 다양한 기계 학습 알고리즘의 효율적인 구현과 데이터 조작, 시각화 및 평가를 위한 도구를 제공합니다.
기계 학습을 위한 인기 있는 Python 라이브러리는 다음과 같습니다.
NumPy: NumPy는 Python의 과학 컴퓨팅을 위한 기본 라이브러리입니다. 대규모 다차원 배열 및 행렬에 대한 지원과 이러한 배열에서 효율적으로 작동하는 수학적 함수 모음을 제공합니다. NumPy는 다른 많은 기계 학습 라이브러리의 기반입니다.
Pandas: Pandas는 강력한 데이터 조작 및 분석 라이브러리입니다. 테이블 데이터와 같은 구조화된 데이터를 효율적으로 처리하기 위한 데이터 구조 및 기능을 제공합니다. Pandas는 데이터를 기계 학습 모델에 공급하기 전에 데이터를 사전 처리하고 정리하는 데 특히 유용합니다.
Scikit-learn: Scikit-learn은 분류, 회귀, 클러스터링, 차원 축소 등을 위한 광범위한 알고리즘과 도구를 제공하는 포괄적인 기계 학습 라이브러리입니다. 통합 인터페이스를 제공하고 일관된 API를 따르므로 다양한 알고리즘을 쉽게 실험하고 성능을 비교할 수 있습니다.
TensorFlow: TensorFlow는 수치 계산 및 기계 학습을 위해 Google에서 개발한 오픈 소스 라이브러리입니다. 특히 딥 러닝에 중점을 두고 다양한 유형의 머신 러닝 모델을 구축하고 교육할 수 있는 유연한 아키텍처를 제공합니다. TensorFlow는 신경망 구축 및 교육 프로세스를 간소화하는 Keras라는 고급 API를 제공합니다.
PyTorch: PyTorch는 동적 계산 그래프와 Python과의 원활한 통합을 제공하는 인기 있는 또 다른 딥 러닝 라이브러리입니다. 유연성과 사용 용이성으로 유명하여 딥 러닝 프로젝트를 수행하는 연구원과 실무자가 선호하는 선택입니다. PyTorch는 또한 모델 배포를 위한 사전 학습된 모델 및 도구의 풍부한 에코시스템을 제공합니다.
이것은 Python에서 기계 학습에 사용할 수 있는 많은 도구 중 몇 가지 예일 뿐입니다. 프로젝트의 특정 요구 사항에 따라 요구 사항을 충족하는 다른 라이브러리 및 프레임워크를 탐색할 수 있습니다. 해당 분야의 최신 개발 정보를 계속 업데이트하고 자신의 목표와 기본 설정에 가장 적합한 도구를 선택하는 것이 중요합니다.
Python 외에도 R 및 Julia와 같은 다른 프로그래밍 언어에도 전용 기계 학습 라이브러리 및 생태계가 있습니다. 특히 R은 통계 분석에 널리 사용되며 기계 학습을 위한 풍부한 패키지 모음을 보유하고 있습니다. 반면에 Julia는 수치 계산을 위해 특별히 설계된 언어이며 기계 학습을 위한 고성능 라이브러리를 제공합니다.
이 과정에서는 기계 학습 알고리즘을 탐색하고 구현하기 위한 강력하고 유연한 환경을 제공하는 Python 및 관련 라이브러리 사용에 주로 중점을 둘 것입니다. 그러나 이 과정에서 다루는 개념과 원리는 다른 프로그래밍 언어와 도구에도 적용될 수 있습니다.
이것이 기계 학습 분야에서 우리가 사용할 도구와 그 중요성에 대한 개요를 제공하기를 바랍니다. 추가 질문이 있거나 설명이 필요하면 언제든지 문의하십시오.