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21 | 궁극의 백과사전 : 인공지능을 향한 여정 - 매핑 알고리즘 및 애플리케이션. 인간과 AI, 함께 진화하다. AI의 발전을 주도하는 다양한 학습 모델, 알고리즘, 애플리케이션에 대한 개요를 소개합니다. 지도학습과 비지도학습 같은 기본적인 훈련 기법부터, 강화학습과 생성형 모델 같은 고급 방법에 이르기까지, 이 매핑은 AI 개발을 이끌고 있는 핵심적인 머신 러닝 접근 방식을 보여줍니다. • 지도학습: 사람이 라벨링한 구조화된 데이터를 사용하여 사전 정의된 결과를 기준으로 모델을 학습시킵니다 • 분류: 테스트 데이터를 특정 범주로 분류합니다. 애플리케이션: 스팸 감지, 사물 인식 • 회귀: 종속 변수와 독립 변수 간의 관계를 탐색합니다. 애플리케이션: 예측 모델 • 하위 범주: 준지도학습 • 비지도학습: 라벨이 없는 데이터를 사용하여 명확하거나 알려진 결과가 없는 패턴을 학습합니다 • 클러스터링: 유사성이나 차이를 기준으로 라벨이 없는 데이터를 그룹화합니다. 애플리케이션: 사기 탐지, 시장 세분화 • 연관 규칙 학습: 데이터 항목 간의 연관 관계를 발견합니다. 애플리케이션: 추천 엔진, 고객 분석 • 하위 범주: 준지도학습, 자기지도학습 • 준지도학습: 라벨이 있는 데이터와 없는 데이터를 함께 사용하여, 라벨이 있는 데이터에서 얻은 정보를 라벨이 없는 데이터에 적용합니다. • 일관성 규제: 입력 변동이 미미한 경우 유사한 출력을 생성함으로써, 새로운 데이터에 대한 모델의 강인성을 높입니다. 애플리케이션: 컴퓨터 비전, 의료 이미징 • 자기지도학습: 비지도학습의 한 형태로, 알고리즘이 스스로 데이터를 라벨링하고 이를 기반으로 추가 학습을 수행합니다 • 트랜스포머: 텍스트를 토큰으로 변환한 뒤, 사전 내 토큰을 참조하여 특정 단어가 등장할 확률을 계산합니다. 애플리케이션: 대규모 언어 모델 • 강화학습: 원하는 결과를 달성했을 때 보상을 받는 방식으로 반복 학습을 통해 최적의 행동 방식을 학습하는 모델입니다 • 정책 기반 학습: 모델이 보상에 도달하기 위해 취할 수 있는 행동의 범위를 설정합니다. 애플리케이션: 로보틱스, 게이밍 • 가치 기반 학습: 모든 상태의 가치를 학습하고, 그 가치를 극대화할 수 있는 행동을 선택하도록 최적화합니다. 애플리케이션: 경로 계획, 에너지 사용 최적화