인공지능 - [14] 학습과 신경회로망(1)

인공지능 - [14] 학습과 신경회로망(1)

1. 기계학습이란 인공지능 시스템이 지능적 행동능력을 갖기 위해서 외부 환경으로부터의 정보를 이용하여 시스템 내부에 지식을 형성하고 저장하는 과정이다.
2. 학습을 위해 제공되는 정보의 유형에 따라 지도학습, 자율학습, 강화학습 등 여러 가지 학습 방법이 존재한다.
3. 기계적 학습(암기식 학습)은 문제와 풀이를 그대로 저장하여 동일한 상황에서 다시 사용할 수 있도록 한다.
4. 귀납적 추론은 학습을 위한 기본적 토대로서, 반복적인 관찰이나 경험을 기반으로 해서 논리를 이끌어 내는 추론한다.
5. 결정트리는 노드의 불순도를 구하여 불순도가 큰 노드를 적절한 특징을 기준으로 분할하는 과정을 통해 형성하며, 지도학습 방식을 따른다.
6. 볼록한 군집을 형성하는 패턴 클래스들은 선형함수를 이용하여 결정경계를 형성할 수 있으며, 오목한 군집의 경우는 여러 개의 선형함수를 이용하여 결정경계를 형성하는 학습을 한다.
7. k-평균 군집화 알고리즘은 k개의 평균벡터를 임의 위치로부터 시작하여 학습표본 집합을 이용하여 반복적으로 업데이트함으로써 학습표본 집합을 대표하는 평균벡터를 만들어 낸다. 

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  k-평균 군집화 알고리즘에서 어떠한 표본 부분집합이 특정 평균벡터에 가장 가까운 것으로 분류되었을 때 어떠한 처리를 하는가?

  답을 체크하세요

  1. 학습표본들을 제거한다.
  2. 그 평균벡터를 제거한다.
  3. 학습표본들을 평균벡터 방향으로 이동시킨다.
  4. 평균벡터의 위치를 그 표본 부분집합에 속하는 표본들의 평균 위치로 업데이트한다.

  

  

  

  

  정답 및 해설

  정답 :

  ④

  k-평균 군집화 알고리즘에서는 k-개의 평균벡터들을 임의의 위치에서 시작하여 각각의 학습표본들을 가장 가까운 평균벡터로 분류한 후 각각의 평균에 대해 그 군집으로 분류된 표본의 평균을 구하여 평균벡터를 수정하는 과정을 평균벡터들의 위치가 수렴할 때까지 반복한다.