머신러닝
머신러닝 관련 문서
010203
레이블링된 데이터
레이블링된 데이터는 하나 이상의 레이블이 태그된 샘플 그룹이다. 레이블링은 일반적으로 레이블이 없는 데이터 세트를 가져와 각 데이터에 판정이라 불리는 정보성 태그를 추가하는 과정이다. 예를 들어, 데이터 레이블은 사진에 말이 있는지 소가 있는지, 오디오 녹음에서 어떤 단어가 발화되었는지, 비디오에서 어떤 유형의 행동이 수행되고 있는지, 뉴스 기사의 주제가...
능동 학습
능동 학습(Active learning)은 학습 알고리즘이 인간 사용자(또는 다른 정보 출처)에게 대화식으로 질의하여 새로운 데이터 포인트에 원하는 출력값의 레이블을 부여하도록 하는 기계 학습의 특수한 형태이다. 인간 사용자는 필요시 권위 있는 출처를 참조하거나 조사할 수 있는 능력을 포함하여, 해당 문제 영역에 대한 지식과 전문성을 갖추고 있어야 한다....
유사도 학습
유사도 학습(Similarity learning)은 인공지능에서 지도 학습의 한 분야이다. 회귀 및 분류와 밀접한 관련이 있지만, 두 객체가 얼마나 유사하거나 관련이 있는지를 측정하는 유사도 함수를 학습하는 것이 목표이다. 순위 매기기, 추천 시스템, 시각적 신원 추적, 얼굴 인증, 화자 인증 등에 응용된다.