비지도학습 편집하기
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− | 비지도학습은 정답이 주어지지 않은 상태에서 학습하는 알고리즘이며 최근 집중적으로 연구되고 있는 분야이다. 지도학습과 비지도학습의 궁극적인 목표 중 하나는 [[데이터]]를 기반으로 미래를 예측하는 것이다. 하지만 [[지도학습]]은 정답이 주어진 데이터만을 사용할 수 있기 때문에 사용할 수 있는 데이터의 양에 한계가 있다. 이에 따라 대부분의 [[인공지능]] 전문가들은 미래의 인공지능 기술은 지도학습이 아닌, 비지도학습이 선도하게 될 것이라고 전망한다. 비지도학습의 가장 대표적인 선두주자로는 생성 적성 네트워크, GAN(Generative adversarial network)이 있다.<ref> | + | 비지도학습은 정답이 주어지지 않은 상태에서 학습하는 알고리즘이며 최근 집중적으로 연구되고 있는 분야이다. 지도학습과 비지도학습의 궁극적인 목표 중 하나는 [[데이터]]를 기반으로 미래를 예측하는 것이다. 하지만 [[지도학습]]은 정답이 주어진 데이터만을 사용할 수 있기 때문에 사용할 수 있는 데이터의 양에 한계가 있다. 이에 따라 대부분의 [[인공지능]] 전문가들은 미래의 인공지능 기술은 지도학습이 아닌, 비지도학습이 선도하게 될 것이라고 전망한다. 비지도학습의 가장 대표적인 선두주자로는 생성 적성 네트워크, GAN(Generative adversarial network)이 있다.<ref>〈[https://www.samsungsds.com/global/ko/support/insights/Generative-adversarial-network-AI-2.html GAN(Generative adversarial network)]〉, 《SAMSUNG SDS》</ref> |
− | 비지도학습 GAN은 원 데이터가 가지고 있는 확률분포를 추정하도록 하고, 인공신경망이 그 분포를 만들어 낼 수 있도록 한다는 점에서 단순한 군집화 기반의 비지도학습과 차이가 있다. 앞으로 범용 인공지능(Artificial general intelligence)을 구현하기 위한 핵심은 바로 비지도학습에 있다. [[딥러닝]](deep learning) 비지도학습은 인간이 분류에 대한 특징값과 변수를 정의해주지 않아도 된다는 점에서 의미가 있다. 인공신경망<ref>〈[https://ko.wikipedia.org/wiki/%EC%9D%B8%EA%B3%B5_%EC%8B%A0%EA%B2%BD%EB%A7%9D 인공신경망]〉, 《위키백과》</ref> | + | 비지도학습 GAN은 원 데이터가 가지고 있는 확률분포를 추정하도록 하고, 인공신경망이 그 분포를 만들어 낼 수 있도록 한다는 점에서 단순한 군집화 기반의 비지도학습과 차이가 있다. 앞으로 범용 인공지능(Artificial general intelligence)을 구현하기 위한 핵심은 바로 비지도학습에 있다. [[딥러닝]](deep learning) 비지도학습은 인간이 분류에 대한 특징값과 변수를 정의해주지 않아도 된다는 점에서 의미가 있다. 인공신경망 이론을 기반으로 복잡한 비선형 문제를 기계가 스스로 학습하고 해결하는 것이다.<ref>〈[https://ko.wikipedia.org/wiki/%EC%9D%B8%EA%B3%B5_%EC%8B%A0%EA%B2%BD%EB%A7%9D 인공신경망]〉, 《위키백과》</ref> 딥러닝 비지도학습을 적용하면 사람이 모든 판단 기준을 정해주지 않아도 [[컴퓨터]]가 스스로 인지, 추론, 판단이 가능하다. 인간이 세상을 라벨링 없이도 이해할 수 있듯이, 미래의 인공지능 역시 라벨링 없이 세상을 이해할 수 있는 비지도학습이 더욱 강조될 것이다. |
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* 〈[https://ko.wikipedia.org/wiki/%ED%81%B4%EB%9F%AC%EC%8A%A4%ED%84%B0_%EB%B6%84%EC%84%9D 클러스터 분석]〉, 《위키백과》 | * 〈[https://ko.wikipedia.org/wiki/%ED%81%B4%EB%9F%AC%EC%8A%A4%ED%84%B0_%EB%B6%84%EC%84%9D 클러스터 분석]〉, 《위키백과》 | ||
* 〈[https://terms.naver.com/entry.nhn?docId=3596849&cid=42346&categoryId=42346 군집분석]〉, 《네이버 지식백과》 | * 〈[https://terms.naver.com/entry.nhn?docId=3596849&cid=42346&categoryId=42346 군집분석]〉, 《네이버 지식백과》 | ||
− | * | + | * 〈계층적 군집분석〉, 《PPT-한성대학교 데이터 마이닝》 |
* 〈[https://ko.wikipedia.org/wiki/K-%ED%8F%89%EA%B7%A0_%EC%95%8C%EA%B3%A0%EB%A6%AC%EC%A6%98 k-평균 알고리즘]〉, 《위키백과》 | * 〈[https://ko.wikipedia.org/wiki/K-%ED%8F%89%EA%B7%A0_%EC%95%8C%EA%B3%A0%EB%A6%AC%EC%A6%98 k-평균 알고리즘]〉, 《위키백과》 | ||
− | * | + | * Duchier, Claire Gardent, Joachim Niehren〈[http://www.ps.uni-saarland.de/~niehren/Web/Vorlesungen/Oz-NL-SS01/vorlesung/node253.html 의존성 구조]〉, 《Vorlesungen》, 2002-08-29 |
*〈[https://terms.naver.com/entry.nhn?docId=1919611&cid=50373&categoryId=50373 벡터 양자화]〉, 《네이버 지식백과》 | *〈[https://terms.naver.com/entry.nhn?docId=1919611&cid=50373&categoryId=50373 벡터 양자화]〉, 《네이버 지식백과》 | ||
− | *〈[ | + | *〈[https://www.google.com/search?ei=m0WAXYK-CLHLmAW6l7uYAQ&q=%EB%B2%A1%ED%84%B0+%EC%96%91%EC%9E%90%ED%99%94&oq=%EB%B2%A1%ED%84%B0+%EC%96%91%EC%9E%90%ED%99%94&gs_l=psy-ab.3..0l2j0i30l2.2396.2396..3088...0.1..0.101.101.0j1......0....2j1..gws-wiz.......0i71.gG_cTaLeqkc&ved=0ahUKEwjC9-mw6NbkAhWxJaYKHbrLDhMQ4dUDCAs&uact=5 벡터 양자화]〉, 《MMLab》 |
* Untitled, 〈[https://untitledtblog.tistory.com/145 데이터 마이닝/차원 축소]〉, 《티스토리》, 2018-08-27 | * Untitled, 〈[https://untitledtblog.tistory.com/145 데이터 마이닝/차원 축소]〉, 《티스토리》, 2018-08-27 | ||
* Excelsior-JH, 〈[https://excelsior-cjh.tistory.com/167 차원 축소 - PCA, 주성분분석 ]〉, 《티스토리》, 2018-09-01 | * Excelsior-JH, 〈[https://excelsior-cjh.tistory.com/167 차원 축소 - PCA, 주성분분석 ]〉, 《티스토리》, 2018-09-01 | ||
− | * | + | *〈의존성 분석과 파싱 알고리즘〉, 《PDF-복잡복작스핀 심상진》 |
− | *장준혁 교수, 〈[https://www.samsungsds.com/global/ko/support/insights/Generative-adversarial-network-AI.html 새로운 인공지능 기술 GAN ① - 스스로 학습하는 인공지능]〉, | + | *장준혁 교수, 〈[https://www.samsungsds.com/global/ko/support/insights/Generative-adversarial-network-AI.html 새로운 인공지능 기술 GAN ① - 스스로 학습하는 인공지능]〉, 《SAMSUNG SDS》, 2018-08-07 |
*깊은바다, 〈[http://aidev.co.kr/deeplearning/7745 딥러닝의 미래는 바로 비지도학습]〉, 《인공지능 개발자모임》, 2019-06-06 | *깊은바다, 〈[http://aidev.co.kr/deeplearning/7745 딥러닝의 미래는 바로 비지도학습]〉, 《인공지능 개발자모임》, 2019-06-06 | ||
*이나리 기자, 〈[https://www.oss.kr/info_techtip/show/1fab4646-a266-47dc-a39f-aa58005ee84f 인공지능의 개요와 미래 전망]〉, 《OSS》, 2016-07-19 | *이나리 기자, 〈[https://www.oss.kr/info_techtip/show/1fab4646-a266-47dc-a39f-aa58005ee84f 인공지능의 개요와 미래 전망]〉, 《OSS》, 2016-07-19 | ||
*〈[https://en.wikipedia.org/wiki/Curse_of_dimensionality 차원의 저주]〉, 《위키피디아》 | *〈[https://en.wikipedia.org/wiki/Curse_of_dimensionality 차원의 저주]〉, 《위키피디아》 | ||
+ | *〈[https://www.samsungsds.com/global/ko/support/insights/Generative-adversarial-network-AI-2.html GAN(Generative adversarial network)]〉, 《SAMSUNG SDS》 | ||
*〈[https://ko.wikipedia.org/wiki/%EC%9D%B8%EA%B3%B5_%EC%8B%A0%EA%B2%BD%EB%A7%9D 인공신경망]〉, 《위키백과》 | *〈[https://ko.wikipedia.org/wiki/%EC%9D%B8%EA%B3%B5_%EC%8B%A0%EA%B2%BD%EB%A7%9D 인공신경망]〉, 《위키백과》 | ||
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* [[인공지능]] | * [[인공지능]] | ||
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