.machine learning

Machine Learning

Machine learning is a subset of artificial intelligence that involves training algorithms to learn from data and make predictions or decisions without being explicitly programmed.

Supervised Learning

Definition: Supervised learning is a type of machine learning where the algorithm is trained on labeled data to learn the relationship between input data and output labels.
Goal: The goal of supervised learning is to make predictions on new, unseen data based on the learned relationship.
Types:
- Regression: Predicting continuous values (e.g., stock prices)
- Classification: Predicting categorical labels (e.g., spam vs. not spam emails)

Deep Learning

Definition: Deep learning is a subset of machine learning that involves the use of neural networks with multiple layers to learn complex patterns in data.
Key Features:
- Automatic feature learning: Neural networks can learn features from raw data without manual engineering.
- Hierarchical representations: Data is represented in a hierarchical manner, with early layers learning low-level features and later layers learning high-level features.
Applications:
- Image and speech recognition
- Natural language processing
- Game playing (e.g., AlphaGo)

Natural Language Processing (NLP)

Definition: NLP is a field of study focused on the interaction between computers and human language.
Goals:
- Language understanding: Enabling computers to comprehend human language
- Language generation: Enabling computers to generate human-like language
Applications:
- Sentiment analysis
- Text classification
- Language translation
- Chatbots

Computer Vision

Definition: Computer vision is a field of study focused on enabling computers to interpret and understand visual data from the world.
Goals:
- Image classification
- Object detection
- Image segmentation
- Activity recognition
Applications:
- Self-driving cars
- Facial recognition
- Medical image analysis
- Surveillance systems

Neural Networks

Definition: Neural networks are a type of machine learning model inspired by the structure and function of the human brain.
Key Components:
- Neurons (nodes): Receive input, perform computations, and send output
- Connections (edges): Allow neurons to communicate with each other
- Activation functions: Introduce non-linearity into the network
Types:
- Feedforward networks
- Recurrent neural networks (RNNs)
- Convolutional neural networks (CNNs)

머신 러닝

머신 러닝은 인공 지능의 하위 집합으로 데이터를 학습하고 예측하거나 결정하는 알고리즘을 교육하는 것을 포함합니다.

감독 학습

감독 학습은 레이블이 붙어 있는 데이터를 사용하여 입력 데이터와 출력 레이블 사이의 관계를 학습하는 머신 러닝의 유형입니다.
목표는 새로운, 미esehen 데이터에 대한 예측을 하기 위해 학습된 관계를 기반으로 합니다.
유형:
- 회귀: 연속적인 값을 예측하는 것 (예: 주식 가격)
- 분류: 범주형 레이블을 예측하는 것 (예: 스팸 이메일 vs. 스팸이 아님 이메일)

딥 러닝

딥 러닝은 다층 신경망을 사용하여 데이터에서 복잡한 패턴을 학습하는 머신 러닝의 하위 집합입니다.
주요 기능:
- 자동 특성 학습: 신경망은 원시 데이터에서 특성을 학습할 수 있습니다.
- 계층적 표현: 데이터는 계층적 방식으로 표현되며, 초기 층에서는 저수준 특성을 학습하고, 후기 층에서는 고수준 특성을 학습합니다.
애플리케이션:
- 이미지 및 음성 인식
- 자연어 처리
- 게임 플레이 (예: 알파고)

자연어 처리

자연어 처리(NLP)는 컴퓨터와 인간 언어 사이의 상호작용에 초점을 맞춘 연구 분야입니다.
목표:
- 언어 이해: 컴퓨터가 인간 언어를 이해할 수 있도록
- 언어 생성: 컴퓨터가 인간과 같은 언어를 생성할 수 있도록
애플리케이션:
- 감정 분석
- 텍스트 분류
- 언어 번역
- 챗봇

컴퓨터 비전

컴퓨터 비전은 세계의 시각 데이터를 해석하고 이해하는 것을 가능하게 하는 연구 분야입니다.
목표:
- 이미지 분류
- 객체 검출
- 이미지 세그멘테이션
- 행위 인식
애플리케이션:
- 자율 주행 차량
- 얼굴 인식
- 의료 이미지 분석
- 감시 시스템

신경망

신경망은 인간 뇌의 구조와 기능에 영감을 받은 머신 러닝 모델의 유형입니다.
주요 구성 요소:
- 뉴런(노드): 입력을 받고, 계산을 수행하고, 출력을 전송하는 것
- 연결(에지): 뉴런이 서로 통신할 수 있도록 하는 것
- 활성화 함수: 네트워크에 비선형을 도입하는 것
유형:
- 피드포워드 네트워크
- 循環 신경망(RNN) +konvolutional 신경망(CNN)