초보자를 위한 기계 학습 소개

과학과 기술의 발전이 세계를 강타하고 있습니다. 10년 전으로 돌아가 지금 살고 있는 삶과 비교해 보십시오. 새로운 기술 혁신이 우리 가정에 도입됨에 따라 우리 주변의 심오한 변화를 깨닫게 될 것입니다. 우리는 또한 인공 지능(AI), 기계 학습(ML), 데이터 과학 등과 같은 새로운 용어를 알게 됩니다.

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머신 러닝이나 인공 지능에 대해 말할 때마다 가장 먼저 떠오르는 이미지는 기계와 로봇의 이미지입니다. 그러나 우리 중 많은 사람들은 기계 학습 기본 사항이 일상 생활에서 일반적으로 구현된다는 것을 모릅니다.

여기에서 기계 학습 파이썬 을 배우기 위한 몇 가지 지침과 함께 자세한 기계 학습 소개 를 얻을 수 있습니다 .

간단한 기계 학습 소개

정확하고 정확한 기계 학습 소개 또는 정의를 제공하는 것은 간단하지 않습니다. 해당 분야의 전문가들은 너무 기술적인 정의를 내렸습니다. 예를 들어, Stanford의 기계 학습 정의는 "기계 학습은 명시적으로 프로그래밍되지 않고 컴퓨터가 작동하도록 하는 과학"입니다. Python으로 기계 학습 을 배우고자 하는 초보자 는 이러한 기본 정의에서 여정을 시작해야 합니다.

간단히 말해서 기계 학습은 기계가 스스로 학습하는 기능입니다. 기계에는 방대한 양의 데이터가 제공되고 기계는 실제 문제를 해결하기 위해 기계 학습 알고리즘의 도움으로 이 데이터를 해석, 처리 및 분석하는 방법을 학습합니다. 이제 발생하는 질문은 기계가 스스로 학습하고 어려운 문제를 그렇게 쉽게 해결할 수 있습니까? 이것은 우리 의 모든 질문에 대한 답을 얻을 수 있는 딥 러닝 입문으로 이어집니다.

알아야 할 몇 가지 중요한 기계 학습 용어 및 정의

기계 학습의 기본 용어와 정의를 아는 것은 기계 학습 소개 의 필수적인 부분입니다 . 다음은 사용되는 표준 용어와 그 의미의 목록입니다.

• 모델 – 머신 러닝의 주요 구성 요소는 모델입니다. 모델은 기계 학습 알고리즘을 사용하여 학습됩니다. 올바른 출력이 전달되도록 제공된 입력을 기반으로 모델이 취한 모든 결정을 매핑하는 것이 알고리즘의 기능입니다.

• 알고리즘 – 기계 학습 알고리즘은 입력 데이터에서 패턴을 학습한 다음 의미 있는 정보를 추출하는 데 사용되는 일련의 통계 기술 및 규칙입니다. 알고리즘은 기계 학습 모델의 중심 기둥입니다.
• 예측 변수 – 출력을 예측하는 데 사용되는 두드러진 데이터 기능입니다.
• 응답 변수 – 예측 가능한 변수를 사용하여 예측해야 하는 출력 변수입니다.
• 교육 데이터 – 교육 데이터는 기계 학습 모델을 구축하는 데 사용됩니다. 훈련 데이터의 도움으로 모델은 출력을 예측하는 데 필수적인 주요 패턴과 추세를 식별하는 방법을 학습합니다.
• 데이터 테스트 – 모델이 훈련되면 얼마나 정확하게 결과를 제공할 수 있는지 평가하기 위해 테스트해야 합니다. 데이터 세트 테스트는 확인을 위해 수행됩니다.

머신 러닝의 과정 – 딥 러닝 입문

기계 학습 프로세스에는 문제 설명에 대한 솔루션을 찾는 데 사용되는 예측 모델 구축이 포함됩니다. 머신 러닝 프로세스에서 따라야 하는 단계는 다음과 같습니다.

문제 설명의 목적 정의

이것은 예측해야 할 사항을 이해해야 하는 첫 번째 단계입니다. 이 단계에서 문제를 해결하기 위해 어떤 종류의 데이터를 사용할 수 있는지 또는 적절한 솔루션을 얻기 위해 어떤 접근 방식을 따라야 하는지에 대해 메모하는 것이 중요합니다.

데이터 수집

사용 가능한 데이터가 있는지, 이 문제를 해결하는 데 필요한 특정 종류의 데이터가 있는지 또는 데이터를 얻는 방법 등과 같은 다양한 질문을 할 수 있는 단계입니다. 필요한 데이터 유형을 알고 있다면 그 데이터를 얻을 수 있는 방법을 찾는 것입니다. 웹 스크래핑과 수동 수집은 데이터 수집의 두 가지 수단입니다. 초보자는 인터넷을 검색하여 데이터 리소스를 얻고 다운로드하여 사용하십시오.

데이터 준비

수집된 데이터는 일반적으로 불일치가 많고 형식이 잘못되었을 수 있습니다. 모든 불일치를 제거하는 것이 중요합니다. 그렇지 않으면 잘못된 예측과 계산을 얻게 될 수 있습니다. 수집된 전체 데이터 세트를 스캔하고 모든 종류의 불일치를 수정합니다.

탐색적 데이터 분석

이것은 아마도 기계 학습 프로세스에서 가장 흥미로운 단계일 것입니다. 데이터를 철저히 탐색하고 숨겨진 데이터를 찾아야 합니다. 탐색적 데이터 분석(EDA)은 기계 학습의 브레인스토밍 세션으로 간주됩니다. 이 단계에서 데이터의 추세와 패턴을 이해할 수 있습니다. 귀중한 통찰력을 이끌어내는 것과 함께 변수 간의 상관 관계도이 단계에서 잘 이해됩니다.

머신 러닝 모델 구축

기계 학습 모델을 구축하는 것은 기계 학습 소개 의 필수적인 부분입니다 . 데이터 분석 단계에서 얻은 모든 패턴과 통찰력은 모델 생성에 사용됩니다. 이 단계에서 데이터 세트는 훈련 데이터와 테스트 데이터의 두 세트로 나뉩니다. 훈련 데이터는 모델을 구축하고 분석하는 데 사용됩니다. 이 단계에서 기계 학습 알고리즘이 구현됩니다. 정렬하려는 문제의 종류에 따라 올바른 알고리즘을 선택하는 것이 중요합니다.

모델 평가 및 최적화

훈련 데이터 세트를 사용하여 모델을 구축한 후 모델을 테스트합니다. 테스트 데이터 세트를 수신하면 모델의 정확도 및 결과 예측을 확인할 수 있습니다. 정확도 지수에 따라 모델 개선 사항이 제안되고 구현됩니다. 테스트된 절차를 통해 모델 성능을 합리적으로 향상시킬 수 있습니다.

예측

모델이 철저하게 평가되고 향상되면 최종 출력인 예측을 할 준비가 됩니다.

머신 러닝의 유형은 무엇입니까 – 머신 러닝 파이썬 배우기?

머신 러닝의 기본에 대해 이야기할 때 세 가지 유형이 있습니다.

• 지도 머신 러닝 – 이런 종류의 학습에서는 머신이 독립적으로 작동하도록 감독하고 훈련해야 합니다. 좋은 예는 이메일 계정에서 스팸 메일을 필터링하는 것입니다.
• 비지도 학습 – 학습 데이터가 포함됩니다. 그러나 라벨링이나 분리는 없을 것입니다. 시스템의 알고리즘은 사전 교육 없이 데이터에 대해 작동합니다. 코딩된 알고리즘이 있으며 출력 데이터는 그에 따를 것입니다.
• 강화 학습 – 이러한 학습에서는 먼저 시스템이 스스로 학습합니다. 강화 학습 알고리즘은 환경과의 상호 작용 과정을 통해 학습합니다.

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결론

이제 상당한 양의 기계 학습 소개 가 있으므로 기계 학습에 대한 아이디어가 어느 정도 있습니다. 데이터 전문가, 소프트웨어 및 IT 전문가, 엔지니어는 기계 학습 파이썬 을 학습 하여 경력과 전문 능력을 향상시킬 수 있습니다. 따라서 다음에 Facebook의 자동 태그 지정 기능인 Amazon의 Alexa를 사용하거나 Google 검색을 수행하거나 음성 또는 얼굴 인식을 수행하거나 Google의 스팸 필터를 사용할 때 Machine Learning이 이 모든 작업에 작동한다는 사실을 알아두십시오.

딥 러닝 소개, upGrad를 사용한 머신 러닝

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