학습데이터세트2 머신러닝 학습 방법과 몇 가지 개념 (2) 3. 학습 데이터세트와 검증 데이터세트 1) 학습 데이터세트와 학습 방법 머신러닝 모델의 학습 단계에서는 다양한 방법을 이용하여 학습 데이터세트에서 지식(knowledge)을 추출합니다. 이때 학습 데이터세트 이용방법의 차이에 따라 학습과정을 다음과 같이 분류할 수 있습니다. a) 배치학습(batch learning): 배치 학습(Batch Learning)은 모든 학습 데이터를 한 번에 가져와서 모델을 학습시키는 머신 러닝 방법입니다. 모델이 모든 데이터를 한 번에 볼 수 있기 때문에, 배치 학습은 대규모 데이터셋에서 매우 유용합니다. 학습의 순서는 아래와 같습니다. 1. 초기 모델 설정: 모델을 초기화하고, 초기 가중치를 설정합니다. 2. 모든 데이터 수신 및 전처리: 모든 학습 데이터를 가져와서 전.. 2023. 5. 14. 머신러닝 (Machine Learning) 학습(learning)은 인간이나 생물에게서 나타나는 지적 활동 중 핵심적인 활동이고 특징이라고 할 수 있습니다. 인공지능(AI)에서 컴퓨터를 이용한 학습, 머신러닝(Machine Learning; ML)의 원리와 다양한 방법을 알아보려 합니다. 1. 머신러닝의 학습이란? 생물에게 학습(learning)이란 과거의 경험이나 지식에 의해 보다 나은 방법으로 환경에 적응하는 수단입니다. 인간에게도 학습은 매우 중요한 일이며, 우리도 여러 가지 교육과 경험을 통해 학습하고 있습니다. 학교에서 오랫동안 교육을 받을 뿐 아니라, 사람들과의 인간관계에서도 경험을 통해 많은 것을 학습합니다. 즉, 교육을 통해 과거의 지식을 전수받거나, 인간관계에서 대화와 실패의 경험을 통해서 더 나은 방법으로 사회의 구성원들과 상호.. 2023. 5. 11. 이전 1 다음 728x90
