AI가 알려주는 IT지식

자기 조직화 지도(Self-Organizing Map, SOM)는 비지도 학습의 일종으로, 고차원 데이터를 저차원으로 투영하여 시각화하는 데 사용됩니다. SOM은 신경망 구조를 기반으로 하며, 데이터의 비선형 특성을 보존하면서 데이터를 클러스터링하고 시각화하는 데 유용합니다. 아래에서 SOM의 작동 원리와 주요 특징을 자세히 설명하겠습니다. 1. SOM의 작동 원리: SOM은 그리드 형태의 뉴런(neuron) 집합으로 구성된 인공 신경망입니다. 입력 데이터는 이 그리드에 매핑되고, 그리드의 각 뉴런은 가중치 벡터를 가지고 있습니다. SOM은 두 단계로 작동합니다. (1) 경쟁 학습 (Competitive Learning): 입력 데이터는 가까운 뉴런에 의해 이길 때까지 경쟁합니다. 이는 입력 데이터와 각..

지도학습(Supervised Learning)과 비지도학습(Unsupervised Learning)은 기계 학습의 중요한 두 가지 패러다임입니다. 이들은 데이터를 분석하고 모델을 학습하는 방법에서 차이가 있습니다. 아래에서는 이러한 두 가지 학습 방법에 대해 자세히 알아보겠습니다. 1. 지도학습(Supervised Learning) 개념: 지도학습은 입력과 출력 사이의 매핑을 학습하는 기계 학습의 한 유형입니다. 학습 데이터에는 입력 데이터와 그에 상응하는 정답(라벨)이 포함되어 있습니다. 알고리즘은 입력과 출력 간의 관계를 모델링하고, 새로운 입력에 대한 출력을 예측하는 방법을 학습합니다. 예시: 분류(Classification)와 회귀(Regression)가 지도학습의 주요 예시입니다. 분류는 입력 ..