기계 학습 자습서: 처음부터 ML 배우기

인공 지능(AI) 및 머신 러닝(ML) 솔루션의 배포는 다양한 비즈니스 프로세스 를 계속 발전시키고 있으며, 고객 경험 개선이 가장 중요한 사용 사례입니다.

오늘날 기계 학습은 광범위한 응용 분야를 가지고 있으며 그 대부분은 우리가 매일 접하는 기술입니다. 예를 들어 Netflix 또는 유사한 OTT 플랫폼은 머신 러닝을 사용하여 각 사용자에 대한 제안을 개인화합니다. 따라서 사용자가 범죄 스릴러를 자주 보거나 검색하면 플랫폼의 ML 기반 추천 시스템이 유사한 장르의 더 많은 영화를 제안하기 시작합니다. 마찬가지로 Facebook과 Instagram은 사용자가 자주 상호 작용하는 게시물을 기반으로 사용자의 피드를 개인화합니다.

이 Python 기계 학습 자습서 l 에서는 기계 학습의 기본 사항에 대해 알아보겠습니다. 우리는 또한 초보자에게 개념을 소개하기 위해 간단한 딥 러닝 튜토리얼을 포함했습니다.

머신 러닝이란 무엇입니까?

'머신 러닝'이라는 용어는 1959년 컴퓨터 게임과 인공 지능의 선구자인 Arthur Samuel에 의해 만들어졌습니다.

기계 학습은 인공 지능의 하위 집합입니다. 소프트웨어(프로그램)가 데이터로부터 학습하고, 패턴을 해독하고, 인간의 간섭을 최소화하면서 결정을 내릴 수 있다는 개념을 기반으로 합니다. 즉, ML은 사용자가 알고리즘에 막대한 양의 데이터를 입력하고 시스템이 입력 데이터를 기반으로 데이터 기반 의사 결정을 분석하고 분석하도록 하는 계산 과학의 영역입니다. 따라서 ML 알고리즘은 미리 결정된 모델에 의존하지 않고 대신 공급된 데이터에서 정보를 직접 "학습"합니다.

원천

다음은 단순화된 예입니다.

색상, 꽃잎 모양 또는 기타 속성을 기반으로 꽃을 식별하는 프로그램을 작성하는 방법은 무엇입니까? 가장 확실한 방법은 하드코어 식별 규칙을 만드는 것이지만 이러한 접근 방식이 모든 경우에 이상적인 규칙을 적용할 수는 없습니다. 그러나 기계 학습은 더 실용적이고 강력한 전략을 사용하며 미리 결정된 규칙을 만드는 대신 다른 꽃의 데이터(이미지)를 시스템에 제공하여 시스템을 훈련합니다. 따라서 다음에 시스템에 장미와 해바라기가 표시되면 이전 경험을 기반으로 둘을 분류할 수 있습니다.

기계 학습 학습 방법 읽기 – 단계별

머신 러닝의 유형

기계 학습 분류는 알고리즘이 결과를 예측할 때 더 정확해지는 방법을 학습하는 방법을 기반으로 합니다. 따라서 기계 학습에는 지도 학습, 비지도 학습 및 강화 학습의 세 가지 기본 접근 방식이 있습니다.

지도 학습

지도 머신 러닝에서 알고리즘은 레이블이 지정된 훈련 데이터와 함께 제공됩니다. 또한 사용자는 알고리즘이 평가할 변수를 정의합니다. 목표 변수는 예측하려는 변수이고 기능은 목표를 예측하는 데 도움이 되는 변수입니다. 따라서 알고리즘에 물고기의 이미지를 보여주고 "물고기야"라고 말한 다음 개구리를 보여주고 개구리임을 지적하는 것과 비슷합니다. 그런 다음 알고리즘이 충분한 물고기와 개구리 데이터에 대해 학습되면 둘을 구별하는 방법을 학습합니다.

비지도 학습

비지도 머신 러닝에는 레이블이 지정되지 않은 학습 데이터에서 학습하는 알고리즘이 포함됩니다. 따라서 특성(입력 변수)만 있고 대상 변수는 없습니다. 비지도 학습 문제에는 동일한 특성을 가진 입력 변수를 그룹화하고 연결하여 데이터 세트 내에서 의미 있는 관계를 해독하는 클러스터링이 포함됩니다. 클러스터링의 예는 사람들을 흡연자와 비흡연자로 그룹화하는 것입니다. 반대로 스마트폰을 사용하는 고객이 휴대폰 커버도 구매한다는 사실을 알게 된 것은 연관성이 있습니다.

강화 학습

강화 학습은 기계 학습 모델이 행동에 대해 받는 피드백을 기반으로 일련의 결정을 내리는 방법을 학습하는 피드 기반 기술입니다. 각각의 좋은 행동에 대해 기계는 긍정적인 피드백을 받고 각각의 나쁜 행동에 대해 페널티 또는 부정적인 피드백을 받습니다. 따라서 지도 머신 러닝과 달리 강화 모델은 레이블이 지정된 데이터 대신 피드백을 사용하여 자동으로 학습합니다.

또한 기계 학습이란 무엇이며 왜 중요한지 읽어보십시오.

기계 학습에 Python을 사용하는 이유는 무엇입니까?

기계 학습 프로젝트는 고유한 기술 세트, 기술 스택 및 심층 연구를 포함한다는 점에서 기존 소프트웨어 프로젝트와 다릅니다. 따라서 성공적인 기계 학습 프로젝트를 구현하려면 안정적이고 유연하며 강력한 도구를 제공하는 프로그래밍 언어가 필요합니다. Python은 모든 것을 제공하므로 Python 기반 기계 학습 프로젝트가 대부분입니다.

플랫폼 독립성

Python의 인기는 주로 플랫폼 독립적인 언어이고 Windows, macOS 및 Linux를 포함한 대부분의 플랫폼에서 지원된다는 사실에 기인합니다. 따라서 개발자는 한 플랫폼에서 독립 실행형 실행 프로그램을 만들고 Python 인터프리터 없이도 다른 운영 체제에 배포할 수 있습니다. 따라서 학습 머신 러닝 모델은 더 관리하기 쉽고 저렴해집니다.

단순성과 유연성

모든 기계 학습 모델의 이면에는 사용자에게 위협적이고 압도적일 수 있는 복잡한 알고리즘과 워크플로가 있습니다. 그러나 Python의 간결하고 읽기 쉬운 코드를 통해 개발자는 언어의 기술적인 부분에 대해 걱정하는 대신 기계 학습 모델에 집중할 수 있습니다. 또한 Python은 배우기 쉽고 복잡한 기계 학습 작업을 처리할 수 있으므로 신속한 프로토타입 구축 및 테스트가 가능합니다.

광범위한 프레임워크 및 라이브러리 선택

Python은 개발 시간을 크게 줄이는 광범위한 프레임워크 및 라이브러리를 제공합니다. 이러한 라이브러리에는 개발자가 일반 프로그래밍 작업을 수행하는 데 사용하는 미리 작성된 코드가 있습니다. Python의 소프트웨어 도구 레퍼토리에는 기계 학습을 위한 Scikit-learn, TensorFlow 및 Keras, 범용 데이터 분석을 위한 Pandas, 데이터 분석을 위한 NumPy 및 SciPy, 과학 컴퓨팅, 데이터 시각화를 위한 Seaborn 등이 있습니다.

또한 머신 러닝에서 데이터 전처리를 배우십시오: 따라야 할 7가지 쉬운 단계

Python 기계 학습 프로젝트를 구현하는 단계

기계 학습을 처음 접하는 경우 프로젝트를 이해하는 가장 좋은 방법은 다루어야 하는 주요 단계를 나열하는 것입니다. 단계가 있으면 후속 데이터 세트의 템플릿으로 사용하여 격차를 채우고 고급 단계로 진행하면서 워크플로를 수정할 수 있습니다.

다음은 Python으로 기계 학습 프로젝트를 구현하는 방법에 대한 개요입니다.

1. 문제를 정의합니다.
2. Python과 SciPy를 설치합니다.
3. 데이터 세트를 로드합니다.
4. 데이터세트를 요약합니다.
5. 데이터세트를 시각화합니다.
6. 알고리즘을 평가합니다.
7. 예상하다.
8. 결과를 제시합니다.

딥 러닝 네트워크란 무엇입니까?

심층 학습 네트워크 또는 심층 신경망(DNN)은 인간 두뇌의 모방을 기반으로 하는 기계 학습의 한 분야입니다. DNN은 여러 입력을 결합하여 단일 출력을 생성하는 단위로 구성됩니다. 그들은 시냅스를 통해 여러 신호를 수신하고 뉴런 아래로 활동 전위의 단일 스트림을 보내는 생물학적 뉴런과 유사합니다.

원천

신경망에서 두뇌와 같은 기능은 입력 레이어, 하나 이상의 은닉 레이어 및 출력 레이어로 구성된 노드 레이어를 통해 달성됩니다. 각 인공 뉴런 또는 노드에는 연관된 임계값과 가중치가 있으며 다른 것과 연결됩니다. 한 노드의 출력이 정의된 임계값보다 높으면 활성화되어 네트워크의 다음 계층으로 데이터를 보냅니다.

DNN은 학습 데이터에 의존하여 시간이 지남에 따라 정확도를 배우고 미세 조정합니다. 강력한 인공 지능 도구를 구성하여 고속으로 데이터 분류 및 클러스터링을 가능하게 합니다. 심층 신경망의 가장 일반적인 두 가지 응용 분야는 이미지 인식과 음성 인식입니다.

앞으로의 길

얼굴 ID로 스마트폰 잠금을 해제하거나, 영화를 검색하거나, Google에서 임의의 주제를 검색하는 등 디지털 중심의 현대 소비자는 보다 정확한 추천과 더 나은 개인화를 요구합니다. 산업이나 영역에 관계없이 AI는 사용자 경험을 향상시키는 데 중요한 역할을 해왔고 앞으로도 계속할 것입니다. 게다가 Python의 단순성과 다용성은 플랫폼 전반에서 AI 프로젝트의 개발, 배포 및 유지 관리를 편리하고 효율적으로 만들었습니다.

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