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손글씨체 분류 :

다양한 손 글씨 숫자 데이터셋(훈련 데이터)를 정답과 함께 학습시키면 기계학습은 각 숫자 이미지의 세부 특징을 파악하여 훈련하고, 새로운 손 글씨 이미지(테스트 데이터)가 입력되면 학습된 모델에 대입하여 숫자를 분류할 수 있다.

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지도학습은 입력과 정답이 같이 주어져, 정답을 맞추도록 학습하는 방법이다. 주로 분류나 예측 문제에 사용된다.
비지도학습은 정답 없이 입력 데이터만으로 숨겨진 패턴이나 그룹을 찾아내는 방법이다. 주로 군집화나 특징 추출에 쓰인다.

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2팀.3도유정 4성소희

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2팀.3도유정 4성소희

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지도학습과 비지도학습의 가장 큰 차이는 데이터에 정답이 있는지 없는지이다.

지도학습은 문제를 풀기 위해 입력과 정답이 함께 주어지는 방식이다. 예를 들어 어떤 사진이 고양이인지 개인지 이미 알고 있을 때, 컴퓨터가 그런 사진들을 보면서 고양이와 개의 차이를 배운다. 이렇게 배운 내용을 바탕으로 나중에 처음 보는 사진이 고양이인지 개인지를 맞히는 것이 지도학습이다.

반면, 비지도학습은 정답 없이 입력만 주어지는 방식이다. 컴퓨터는 주어진 정보만 보고 비슷한 것끼리 묶거나, 숨어 있는 규칙이나 구조를 찾아내려고 한다. 예를 들어 여러 사람의 소비 기록이 있을 때, 누가 비슷한 소비 습관을 가지고 있는지를 알아내는 것이 비지도학습이다.

정리하면, 지도학습은 정답을 맞히는 데에 쓰이고, 비지도학습은 데이터 안의 숨은 구조나 패턴을 찾는 데에 쓰인다. 지도학습은 무엇인지 맞히는 문제에, 비지도학습은 어떻게 나눌 수 있는지 알아보는 문제에 잘 어울린다.

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1. 데이터 수집 및 준비:

스팸 및 정상 이메일 데이터를 수집하여 학습 데이터로 만듭니다. 이 과정에서 이메일 내용, 발신자 정보, 제목 등을 분석하여 특징을 추출합니다.

2. 모델 학습:

선택한 머신러닝 알고리즘(예: 나이브 베이즈, 서포트 벡터 머신, 딥러닝 등)을 사용하여 학습 데이터를 기반으로 모델을 학습시킵니다. 이때, 각 이메일이 스팸인지 정상인지 레이블링(labeling)하여 지도 학습 방식으로 학습을 진행합니다.

3. 필터링 및 분류:

학습된 모델을 사용하여 새로운 이메일을 분석하고 스팸 여부를 예측합니다.

4. 반복 학습 및 개선:

스팸 필터는 지속적으로 새로운 스팸 메일을 학습하고 모델을 업데이트하여 정확도를 높입니다.

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고객 군집화

비지도 학습의 군집화(Clustering)는 레이블 없이 데이터를 비슷한 특성끼리 자동으로 묶는 방법이다. 예를 들어, 쇼핑몰 고객들의 구매 금액과 방문 횟수 데이터를 가지고 K-평균(K-Means) 알고리즘을 적용하면, 고객을 고액/자주 방문 그룹, 소액/드문 방문 그룹 등으로 나눌 수 있다. 이렇게 군집화한 결과는 마케팅 전략 세우는 데 활용할 수 있다. 군집화는 고객 분석, 이미지 분류, 이상 탐지 등 여러 분야에서 쓰이며, 데이터 안에 숨겨진 패턴이나 구조를 찾는 데 도움이 된다.

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전통적인 프로그래밍과 머신러닝은 컴퓨터에게 문제를 해결하게 하는 방법이 다르다. 전통적인 프로그래밍은 사람이 직접 컴퓨터가 따라야 할 결국 전통적인 프로그래밍은 사람이 모든 규칙을 만드는 방식이고, 머신러닝은 컴퓨터가 데이터를 통해 규칙을 배우는 방식이라고 할 수 있다. 예를 들어, 시험 점수에 따라 성적을 매기는 프로그램을 만든다고 할 때, 사람이 “90점 이상이면 A, 80점 이상이면 B” 같은 규칙을 직접 코딩해서 컴퓨터에게 알려준다. 그래서 컴퓨터는 주어진 규칙대로 정확하게 동작하지만, 새로운 상황이 생기면 사람이 다시 규칙을 수정해 줘야 한다는 번거로움이 있다.

반면에 머신러닝은 사람이 규칙을 일일이 알려주지 않고, 대신 컴퓨터가결국 전통적인 프로그래밍은 사람이 모든 규칙을 만드는 방식이고, 머신러닝은 컴퓨터가 데이터를 통해 규칙을 배우는 방식이라고 할 수 있다. 예를 들어, 수많은 학생들의 시험 점수와 성적 데이터를 컴퓨터에게 주면, 컴퓨터는 그 데이터를 분석해서 ‘90점 이상은 A, 80점 이상은 B’와 같은 규칙을 스스로 찾아낸다. 이렇게 배우는 과정이 끝나면, 컴퓨터는 새로운 점수가 주어졌을 때 스스로 성적을 예측할 수 있다.

결국 전통적인 프로그래밍은 사람이 모든 규칙을 만드는 방식이고, 머신러닝은 컴퓨터가 데이터를 통해 규칙을 배우는 방식이라고 할 수 있다.

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지도 학습은 입력 데이터와 그에 대한 정답이 주어졌을때 이 관계를 학습하여 새로운 입력을 예측하는 기계학습 방법이다

예시:

평수 가격

50 150

60 180

70 210

위의 표가 주어졌을때 85평의 데이터를 넣으면

255라는 집값을 예측한다

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비지도 학습은 데이터에 정답이 주어지지 않았을 때, 데이터 속 숨겨진 구조나 패턴을 스스로 찾아내는 머신러닝 기법입니다. 그중에서도 군집은 비슷한 특성을 가진 데이터들을 자동으로 그룹으로 묶는 대표적인 방법입니다. 즉, 군집은 데이터를 비슷한 것들끼리 나누는 작업입니다.

비지도 학습 군집은 다양한 분야에서 실제로 널리 활용되고 있습니다. 첫째, 마케팅 분야에서는 고객 데이터를 분석하여 VIP 고객, 일반 고객, 잠재 고객 등으로 자동 분류하는 데 쓰입니다. 이를 통해 각 그룹에 맞는 맞춤형 프로모션이나 광고 전략을 세울 수 있어 효과적인 고객 관리가 가능합니다.

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지도 학습 : 정답이 있는 데이터를 이용해 학습하는 것->결과를 판단하는 모델 만들 수 있음.

[지도 학습은 회귀와 분류로 나뉨]

비지도 학습 : 정답이 없는 데이터를 입력하면 컴퓨터 시스템이 자신만의 방식으로 유사한 속성값을 갖는 데이터끼리 모아 그룹을 만드는 것

[비지도 학습은 입력 받은 데이터 간의 관계를 파악하여 비슷한 것끼리 묶어주는 것을 말하는 군집 등의 작업이 가능함.]

< 지도 학습과 비지도 학습의 차이 >

지도 학습은 정답이 있는 데이터를 사용하며 분류와 회귀에 활용되며 비지도 학습은 정답이 없는 데이터를 사용하고 군집화, 차원 축소 등에 활용됨.

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컴퓨터에게 이메일을 보여주면서 이 메일이 스팸인지 정상 메일인지 알려주면, 컴퓨터는 스팸 메일에서 자주 쓰이는 단어나 특징들을 배우게 돼요. 예를 들어, “무료”, “당첨” 같은 단어가 많이 포함된 메일은 스팸일 가능성이 크다는 것을 학습하는 거죠. 그런 다음 새로운 이메일이 도착하면, 컴퓨터는 배운 내용을 바탕으로 이 메일이 스팸인지 정상 메일인지 자동으로 구분할 수 있어요. 이렇게 미리 정해진 여러 종류 중 하나로 데이터를 나누는 것을 분류 학습이라고 해요.

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속성들 사이의 상관관계를 표현하는 함수식을 학습 알고리즘을 통해 구하고 그에 따라 특정 값을 예측하는 기계학습 방법이다

TFT(롤체)에 AI를 적용한다고 예시로 들면

챔피언 수, 자원 보유량, HP 등을 통해

승리 확률, 피해량을 예측할수있다

모델은 이전 전투 데이터를 학습해서 “이 병력으로 싸우면 얼마나 이길 수 있을까?” 같은 승률을 표시한다

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암 진단:

다양한 의료 영상, 유전자 정보, 생체 측정치(훈련 데이터)를 학습시켜 암 환자가 가진 인체의 세부적인 특성(또는 변화)를 파악하여 새로운 인체 데이터가 입력되었을 때 학습 모델에 이를 대입시켜 이 데이터를 가진 사람이 암 환자인지 정상인 지(양성인 지 음성인 지) 분류할 수 있다.

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전통적인 프로그래밍 방식을 적용하면 판단하는 방법을 직접 사람이 프로그래밍을 컴퓨터에 알려줘야한다. 그러나 기계학습을 적용하면 컴퓨터 시스템이 특징을 찾아내 자동으로 구분할 수 있는 규칙을 스스로 만들어내 새로운 데이터에 적용할 수 있다. 즉, 데이터와 규칙을 입력해 원하는 결과를 출력하는 전통적인 프로그래밍 방식에 비해, 기계학습은 데이터와 원하는 결과를 알려주면 스스로 사고 하기 위한 규칙을 찾아낸다. 예를 들어 고양이와 강아지 사진을 구분할 때 전통적인 프로그래밍은 직접 인간이 특징을 알려줘야 하지만, 기계학습을 이용한 프로그래밍은 스스로 특징을 파악하여 강아지와 고양이를 구분한다.

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데시벨과 포털 검색 기록 확률의 회귀:

지도학습 회귀란 입력 데이터와 그에 대응하는 정답 값을 함께 사용해 모델을 학습시키는 방법으로, 연속적인 숫자 값을 예측하는 데 목적이 있습니다. 모델은 주어진 데이터를 통해 입력과 출력 간의 관계를 파악하고, 이 관계를 바탕으로 새로운 입력값에 대해 정확한 예측 결과를 내놓도록 학습됩니다. 이를 통해 다양한 실제 문제에서 수치 데이터를 예측하는 데 활용할 수 있습니다.그에 대한 예시를 들어보자면 주변 데시벨에 따라 사람들이 한가지 일에 얼마나 집중할 수 있는 지에 대한 확률은 얼마일까에 대한 예측 결과로 수치 형태로 나오거나 혹은 매체별 연예인의 노출 횟수를 취합하고 포털 당 검색량이 기록 된 확률은 얼마일까에 대한 예측 결과로 수치 형태로 나타내질 수 있다와 같은 예시를 들 수 있습니다.

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군집이란 입력받은 데이터 간의 관계를 파악해서 비슷한 것끼리 묶어주는 것이고 데이터를 나누기 위한 명확한 기준이 없는 상태에서, 주어진 데이터의 특성을 고려해 유사한 데이터 그룹으로 나누는 것이다.

뉴스 기사 분류

설면ㅇ: 뉴스 기사 텍스트의 주제나 내용을 바탕으로 비슷한 기사끼리 군집화.

활동분야: 뉴스 추천 시스템, 주제 자동 분류.

예시:

정치, 스포츠, 경제 등 레이블 없이 텍스트 유사도 기반으로 자동 분류.