I. 분류와 예측 모형, 인공신경망, ANN 가. 인공신경망의 개념 인간의 뉴런을 모방하여 가중치 조정을 통한 분류와 예측을 위해 다수 노드를 연결한 계층적 조직 나. 인공신경망의 특징 특징 구성요소 예를 통한 학습 – 예를 계속 제시하여 원하는 형태 학습 일반화 – 학습 후 미학습된 입력에도 올바른 출력 연상기억 – 일부 유실된 정보 → 유사한 출력 결함
I. 인간의 학습 과정 모방, 기계 학습 대량의 데이터를 지도/비지도, 강화 학습 등을 통해 문제의 해답을 찾아내는 기법 지도학습(Supervised Learning) 비지도학습(Unsupervised Learning) 강화학습(Reinforcement Learning) 준지도학습(Semi-Supervised Learning) II. 지도 학습과 비지도 학습의 개념 지도 학습 비지도 학습 – 입출력이 쌍으로 구성된 학습 예제로부터 맵핑하는 함수 학습 형태 – 목표값 없이 입력값으로 공통 특성을 파악하는 귀납적