기계 학습 이론 노트(1): 기계 학습 알아보기

1 서문: 파란색은 하늘의 머신러닝 노트 칼럼

안녕하세요, 독자 여러분! 새 칼럼: " Blue is the sky 기계 학습 노트 "에 오신 것을 환영합니다. 기계 학습에 대한 나의 사랑과 탐구를 여러분과 함께 나눌 수 있게 되어 더할 나위 없이 기쁩니다. 이 칼럼은 저에게 머신러닝 지식을 기록하고 아이디어를 교환하는 따뜻한 코너가 될 것이며, 이 글은 칼럼의 첫걸음입니다.

1.1 기둥의 원래 의도와 위치

기계 학습 분야의 열렬한 애호가로서 저는 항상 지식의 공유와 보급이 기술 발전을 촉진하는 열쇠라고 믿어 왔습니다. " 파란 하늘의 기계 학습 노트 " 칼럼은 지속적으로 업데이트되는 플랫폼이 될 것이며, 여기에서 기계 학습 분야에 대한 나의 이해, 학습 과정에서의 경험 및 실제 경험을 공유할 것입니다. 이 칼럼을 통해 같은 생각을 가진 여러분과 함께 기계 학습의 신비를 탐구하고 함께 성장하고 발전할 수 있기를 바랍니다.

1.2 이 글의 주요 내용

1. 머신 러닝의 정의와 의의 머신
   러닝의 세계에서 컴퓨터는 더 이상 미리 설정된 명령을 수동적으로 실행하지 않고 데이터와 경험을 통해 자율적으로 학습하고 성능을 최적화할 수 있습니다. 기계 학습은 지능형 비서에서 추천 알고리즘에 이르기까지 우리 삶의 모든 측면에 침투하여 강력한 응용 가능성을 보여줍니다. 이 기사에서는 기계 학습의 정의와 현대 기술에서의 중요성에 대해 자세히 소개합니다.

2. 기계 학습의 기본 용어
   기계 학습 분야에 발을 들여놓기 전에 몇 가지 기본 용어를 이해하는 것이 매우 필요합니다. 이 기사에서는 지도 학습, 비지도 학습, 기능 엔지니어링 등과 같이 일반적으로 사용되는 몇 가지 기계 학습 용어를 소개하여 이러한 개념에 대한 사전 이해를 설정하고 후속 학습을 위한 견고한 토대를 마련하는 데 도움을 줍니다.

3. NFL 이론 탐구
   NFL 이론, "공짜 점심 없음" 정리는 기계 학습 분야에서 중요한 원칙입니다. 그것은 모든 상황에서 최적으로 수행되는 하나의 알고리즘이 없으며 문제마다 다른 접근 방식이 필요하다는 것을 알려줍니다. 이 글에서는 이 이론이 내포하는 의미를 분석하고 실제 문제에 적용하는 의미를 탐구할 것이다.

2 기계 학습의 정의

오늘날과 같은 정보 폭발 시대에 우리는 매일 온갖 종류의 데이터를 다루고 있습니다. 소셜 미디어의 좋아요와 쇼핑 사이트의 추천에서 의료 진단 및 스마트 운전에 이르기까지 우리 세상은 데이터와 기술의 영향을 점점 더 많이 받고 있습니다. 그러나 이러한 방대한 데이터에서 가치 있는 정보를 추출하고 지능적인 의사 결정을 내리는 방법은 난제로 가득 찬 문제입니다. 이러한 맥락에서 컴퓨터가 인간처럼 학습하고 적응할 수 있는 능력을 제공하는 기계 학습이 시대적 요구에 따라 등장했습니다.

2.1 머신러닝의 본질

기계 학습은 컴퓨터가 경험을 통해 학습하여 성능을 향상시킬 수 있도록 하는 분야입니다. 핵심 아이디어는 간단한 비유로 이해할 수 있습니다. 과거 경험을 바탕으로 내일 날씨를 예측하거나 시장에서 좋은 멜론을 선택하는 것처럼 기계 학습을 통해 컴퓨터는 과거 데이터에서 "경험"을 얻고 알고리즘 모델을 생성합니다. 새로운 상황에 직면했을 때 효과적인 판단을 내리기 위해 이러한 경험을 학습합니다.

Mitchell의 공식적인 정의

Tom Mitchell은 그의 고전 교과서인 "머신러닝"에서 머신러닝에 대한 공식적인 정의를 내리는데, 이 개념을 보다 정확하고 구체적으로 표현하고 있습니다. 그는 기계 학습을 특정 작업 클래스에서 컴퓨터 프로그램의 성능을 향상시키기 위해 과거 데이터 학습을 통한 성능 향상 프로세스로 간주합니다. 공식적인 정의에서 그는 세 가지 핵심 요소를 도입했습니다.

• P(성능): 특정 작업 클래스 T에서 컴퓨터 프로그램의 성능을 나타냅니다. 작업의 특성에 따라 분류 정확도, 회귀 오류 등이 될 수 있습니다.
• T(작업 클래스): 컴퓨터 프로그램이 해결하려는 문제의 유형을 나타냅니다. 이것은 이미지 인식에서 자연어 처리에 이르기까지 무엇이든 될 수 있습니다.
• E(경험): 이력, 즉 과거 경험을 나타내는 데이터 세트입니다. 이 데이터는 작업 T를 더 잘 수행하도록 컴퓨터 프로그램을 훈련하는 데 사용됩니다.

Mitchell의 정의에 따르면 컴퓨터 프로그램이 경험 E를 학습하여 작업 T에서 작업 P의 성능을 향상시키면 프로그램이 E를 학습했다고 말할 수 있습니다.

2.2 머신러닝의 분류

기계 학습은 지도 학습, 비지도 학습 및 강화 학습을 포함하되 이에 국한되지 않는 여러 하위 필드로 나눌 수 있습니다. 감독 학습에서 컴퓨터는 새로운 데이터를 분류하거나 회귀할 수 있도록 레이블이 지정된 데이터에서 학습합니다. 비지도 학습에서 컴퓨터는 클러스터링 및 차원 감소와 같은 작업을 위해 레이블이 지정되지 않은 데이터에서 패턴과 구조를 발견합니다. 강화 학습은 컴퓨터가 환경과 상호 작용하는 과정에서 시행 착오를 통해 최적의 전략을 학습하게 하는 것입니다.

3 기계 학습의 기본 용어

기계 학습 분야에는 데이터, 모델 및 학습 프로세스를 설명하는 데 사용되는 기본 용어가 많이 있으며 이를 통해 보다 정확하게 이해하고 소통할 수 있습니다. 이러한 주요 개념에 대해 함께 살펴보겠습니다.

데이터의 기본 구성
컴퓨터가 학습하도록 하려면 먼저 학습의 기반이 되는 데이터 세트가 필요합니다. 수박 데이터를 예로 들면 각 레코드는 수박의 특성 정보를 나타냅니다.

• 데이터세트: 모든 레코드의 모음을 데이터세트라고 하며 학습을 위한 소스 데이터입니다.
• 인스턴스/샘플: 각 레코드는 인스턴스 또는 샘플이라고 하며 데이터 세트의 단일 데이터 포인트입니다.
• 기능/속성: "색상" 또는 "노크"와 같은 데이터 세트의 각 개별 특성을 기능 또는 속성이라고 합니다.
• 기능 벡터: 레코드는 각 차원이 기능에 해당하는 좌표 축의 한 지점인 기능 벡터로 나타낼 수 있습니다.

교육 및 테스트
기계 학습에서는 데이터의 일부를 사용하여 모델을 교육한 다음 데이터의 다른 부분을 사용하여 모델의 성능을 테스트해야 합니다.

• 교육 샘플: 모델을 교육하는 데 사용되는 데이터 샘플을 교육 샘플이라고 하며 이러한 샘플에는 레이블이 지정된 정보가 있습니다.
• 트레이닝 세트: 모든 트레이닝 샘플의 모음을 트레이닝 세트라고 하며 모델을 트레이닝하는 데 사용되는 데이터 세트입니다.
• 테스트 샘플: 모델의 성능을 테스트하는 데 사용되는 데이터 샘플을 테스트 샘플이라고 하며 일반적으로 이러한 샘플에는 레이블 정보가 없습니다.
• 테스트 세트: 모든 테스트 샘플의 모음을 테스트 세트라고 하며, 이는 모델의 성능을 평가하는 데 사용되는 데이터 세트입니다.

일반화 능력 및 예측
좋은 기계 학습 모델은 일반화 능력인 새로운 데이터에 적응할 수 있는 능력이 있어야 합니다.

• 일반화 능력: 훈련 세트에서 모델의 학습 결과를 본 적이 없는 데이터에 적용할 수 있으며, 이것이 모델의 일반화 능력입니다.

문제 유형 및 학습 작업
기계 학습은 예측 값의 특성에 따라 다양한 유형의 문제에 적용될 수 있습니다.

• 분류: 예측값이 좋은 참외/나쁜 참외와 같이 이산적인 값일 때 문제를 분류라고 합니다. 이진분류와 다중분류로 나눌 수 있다.
• 회귀: 예측값이 모집단 크기와 같은 연속적인 값일 때 문제를 회귀라고 합니다.

지도 학습 및 비지도 학습
교육 데이터에 레이블 정보가 있는지 여부에 따라 기계 학습 작업을 두 가지 범주로 나눌 수 있습니다.

• 감독 학습: 분류 및 회귀 문제를 포함하여 교육 데이터에 레이블이 지정됩니다.
• 비지도 학습: 학습 데이터에는 클러스터링 및 연관 규칙과 같은 작업을 포함하여 레이블이 지정된 정보가 없습니다.

4 "공짜 점심 없음" 정리(NFL) 탐색

기계 학습 분야에는 공짜 점심은 없다(No Free Lunch, NFL)라는 간결한 진술로 공통된 현실을 드러내는 널리 인용되는 정리가 있습니다. 이 정리의 본질은 기계 학습 분야에서 심오한 응용 프로그램을 가질 뿐만 아니라 개인 개발 경로에도 적용됩니다. 이전 블로그 게시물을 읽으십시오: 기계 학습에서의 삶의 교훈: "공짜 점심 없음" 정리(NFL)의 개인 개발

NFL 정리(No Free Lunch Theorem)는 수학적 유도를 통해 통찰력을 제공하는 기계 학습 분야의 기본 정리입니다. 정리의 핵심 아이디어는 모든 문제와 모든 잠재적 학습 알고리즘에 대해 평균 성능이 동일하다는 것입니다. 이것은 모든 문제에 대해 최적으로 수행되는 단일 알고리즘이 없음을 의미합니다.

구체적으로 A = {A1, A2, … , An}로 표시되는 일련의 학습 알고리즘이 있고 D = {D1, D2, … 그러면 NFL 정리는 다음과 같은 결론을 내립니다.

1. 특정 문제 Di의 경우 알고리즘 Aj가 잘 수행되면 알고리즘 Aj가 상대적으로 잘 수행되지 않는 다른 문제 Dk가 있어야 합니다.
2. 모든 알고리즘의 평균 성능의 경우 모든 문제에 대한 성능이 동일합니다. 즉, 모든 문제에 대한 예상 성능이 동일합니다.

NFL 정리를 더 잘 이해하기 위해 공식 유도를 통해 구체적인 분석을 수행할 수 있습니다.
가설 생성과 무작위 추측에 각각 사용되는 알고리즘 a와 알고리즘 B라는 두 개의 알고리즘이 있다고 가정합니다. 불연속 표본 공간 X와 가설 공간 H를 고려하십시오. 우리는 P(h|X,a)를 알고리즘 a가 훈련 데이터 X를 기반으로 가설 h를 생성할 확률로 정의하고 진정한 목적 함수 f를 찾고자 한다고 가정합니다. 그런 다음 훈련 세트 외부의 알고리즘 a의 오류는 다음과 같이 표현할 수 있습니다.

공식 유도를 통해 NFL 정리의 수학적 근거를 명확하게 볼 수 있고 그 의미를 이해할 수 있습니다. 문제의 특성과 알고리즘 사이에는 고유한 연결이 있기 때문에 모든 문제에 맞는 알고리즘은 없다는 사실을 상기시켜 줍니다.

개인 개발에서 우리는 NFL 정리의 생각을 직업 선택 및 개발로 확장할 수 있습니다. 모든 사람은 고유한 관심사, 기술 및 적응을 가지고 있으며 모든 사람에게 맞는 직업이나 분야는 없습니다. 우리는 우리의 강점을 탐색하고 우리에게 적합한 기회와 경로를 찾아야 합니다.

기계 학습이든 개인 개발이든 NFL 정리의 깨달음을 이해하고 받아들이고 다양한 분야를 탐색하여 자신에게 맞는 기회를 찾아야 합니다. 이런 식으로 우리는 잠재력을 최대한 개발하고 개인 개발에 성공할 수 있습니다. NFL 정리의 경계를 넘어 개인 개발의 다채로운 여정을 시작합시다.

5. 결론

Exploring the World of Machine Learning에서 우리는 "공짜 점심은 없다" 정리(NFL)의 중요성을 탐구합니다. 이는 기계 학습에 새로운 생각을 가져올 뿐만 아니라 개인 개발을 위한 방법을 제시합니다. 각 알고리즘이 다른 문제에 대해 장점이 있는 것처럼 사람마다 삶의 무대에서 고유한 빛나는 점이 있습니다. 기계 학습에서 우리는 데이터에 의해 구동되고 모델에 의해 안내되며 끊임없이 최적화와 혁신을 추구하며, 삶에서 우리는 근면을 원동력으로 삼고 꿈을 목표로 굳건히 전진하고 지속적인 돌파구를 마련합니다. 복잡한 문제를 해결하든 개인의 가치를 실현하든 인내와 긍정적인 태도가 성공의 열쇠입니다.

이 블로그 게시물에서는 기본 기계 학습 용어를 자세히 살펴보고 기계 학습 및 개인 개발에서 "공짜 점심 없음" 정리의 의미를 분석합니다. 올바른 알고리즘을 선택하든 개인 개발의 격차에 직면하든 NFL 정리에서 지혜를 얻을 수 있습니다. 기계 학습의 모든 문제에 고유한 알고리즘이 필요한 것처럼 모든 사람에게는 자신의 인생 경로가 있습니다. 학습에서 경험을 흡수하고 계속 성장하며 점진적으로 성공을 향해 나아가는 것이 우리 공동 노력의 방향입니다.

기계 학습의 탐구에서 용감하게 나아가고 삶의 여정에서 NFL 정리의 지혜를 수호하고 끊임없이 자신을 능가하고 더 나은 내일을 만들어 갑시다. 기술의 경계를 탐구하든 개인의 꿈을 실현하든, 우리는 지식의 인도 아래 불가능은 없다는 것을 굳게 믿어야 합니다. 미래의 도전에 함께 대처하고 기계 학습의 발전과 삶의 진보에 기여하며 우리만의 멋진 장을 써 나가자.