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기계학습 10. Introduction to Artificial Neural Networks(ANN) 서론 이전까지는 기초적인 기계학습 알고리즘을 알아보았고 이제 딥러닝에 대해 간략히 알아보자. 인공 신경망(Artificial Neural Networks, ANN)은 생물학적 뉴런 네트워크에서 영감을 받은 기계 학습 모델로, 우리 뇌의 뉴런 구조를 모방하고자 한다. 그러나 시간이 흐름에 따라 ANN은 생물학적 모델과는 상당히 다른 방향으로 발전해왔다. ANN은 딥러닝의 핵심 구성 요소로 자리 잡았으며, 다양하고 강력하며 확장 가능한 특성으로 대규모이고 매우 복잡한 수행을 주로 한다. 이러한 작업에는 거대한 이미지 집합을 분류하는 작업, 음성 인식 서비스를 제공하는 작업, 매일 수백만 명의 사용자에게 가장 적합한 비디오를 추천하는 작업, AlphaGo 등이 있다. 생물학적 뉴런에서 인공 뉴런으로 역사 19.. 2023. 12. 1.
기계 학습 9. Unsupervised Learning Techniques 서론 머신 러닝 응용 프로그램은 대체로 지도 학습이다. 그러나 현실에서는 라벨이 없는 데이터가 대부분이다. 따라서 데이터를 효율적으로 활용하기 위해 비지도 학습 기술이 필요하다. 예를 들어 사진을 통한 결함 감지와 같은 작업은 데이터를 클러스터로 그룹화하여 유사한 인스턴스를 함께 묶는 군집화 방법(Clustering)을 활용할 수 있다. 이상치 탐지(Anomaly detection)는 정상 데이터의 특성을 학습하여 비정상 인스턴스를 감지하는 데 사용되며, 이를 통해 예기치 않은 문제나 결함을 사전에 파악할 수 있다. 또한 데이터 세트의 확률 밀도 함수를 추정함(Density estimation)으로써 데이터 분석 및 시각화를 수행할 수 있다. 이러한 비지도 학습 기술은 라벨이 없는 데이터에서 유용한 정보.. 2023. 11. 17.
유니티 플랫폼 별 플레이어 세팅(Player Settings) 서론 유니티의 Player Settings는 특정 플랫폼에서 애플리케이션을 실행하기 위한 설정을 제공한다. 이 설정을 조정하는 이유는 몇 가지가 있다. 첫째, 각 플랫폼의 요구 사항에 맞게 설정하여 크로스 플랫폼 호환성을 강화한다. 둘째, 하드웨어 요구 사항을 설정하여 애플리케이션이 최적의 성능으로 실행될 수 있도록 보장한다. 셋째, 해상도 및 화면 방향을 설정하여 다양한 디바이스에서 일관된 사용자 경험을 유지할 수 있다. 또한, 앱 아이콘 및 런처 이미지 설정을 통해 브랜딩을 강화할 수 있다. 마지막으로, 보안, 퍼포먼스, 라이선스, 및 권한 설정을 관리하여 사용자 데이터를 보호하고 애플리케이션이 정상적으로 실행될 수 있도록 돕는다. 플레이어 세팅(Player Settings) 유니티에서 File > .. 2023. 10. 31.
유니티 빌드 세팅(Build Settings) 서론 유니티 빌드(Build) 세팅을 설정하는 이유는 여러 가지가 있다. 첫째, 성능 최적화를 위해 특정 플랫폼에 맞게 최적화하여 사용자 경험을 향상시킨다. 둘째, 다양한 플랫폼 호환성을 보장하기 위해 각 플랫폼의 요구 사항에 맞게 설정한다. 셋째, 효율적인 리소스 관리를 통해 파일 크기를 줄이고 메모리 사용량을 최적화하여 성능을 향상시킨다. 또한, 보안 측면에서 적절한 설정은 애플리케이션의 취약점을 최소화하고 사용자 데이터를 보호한다. 마지막으로, 디버깅과 테스팅을 원활하게 수행하고 배포 및 유지보수를 효율적으로 관리하기 위해 빌드 설정이 중요하다. 공통 유니티에서 File > Build Settings를 통해 아래와 같은 화면을 확인할 수 있다. 빌드의 씬 관리(Scenes In Build) 애플리케.. 2023. 10. 31.
기계 학습 8. 차원 축소(Dimensionality Reduction) 서론 많은 머신러닝 문제는 각 훈련 인스턴스마다 수천 또는 수백만 개의 특성을 포함한다. 이러한 모든 특성은 훈련을 극도로 느리게 만들뿐만 아니라 좋은 해결책을 찾기도 훨씬 어렵게 만들 수 있다. 이 문제는 차원의 저주(curse of dimensionality)로 불린다. 다행히 현실 세계의 문제에서는 특성의 수를 상당히 줄일 수 있으며, 이는 처리 불가능한 문제를 처리 가능한 문제로 바꿀 수 있다. 차원 축소는 훈련 속도를 높이는 데 도움이 되는 것 외에도 데이터 시각화(DataViz)에 극도로 유용하다. The Curse of Dimensionality 차원의 저주(The Curse of Dimensionality)란 고차원 공간에서 일어나는 다양한 현상들을 설명한다. 인간은 3차원까지 볼 수 있는.. 2023. 10. 28.
기계 학습 7. Ensemble Learning and Random Forests 서론 여러 개의 예측기(분류기 또는 회귀기와 같은)의 예측을 종합하면 종종 최상의 개별 예측기보다 더 나은 예측을 얻을 수 있다. 예측기들의 그룹은 앙상블이라고 하며, 이 기술은 앙상블 학습(Ensemble Learning)이라고 불리며, 앙상블 학습 알고리즘은 앙상블 방법(Ensemble method)이라고 한다. 예를 들어, 다른 훈련 세트의 무작위 하위 집합으로 나누어 각각 결정 트리 분류기를 훈련시킬 수 있다. 예측을 수행하기 위해 모든 개별 트리의 예측을 얻은 다음 가장 많은 투표를 받은 클래스를 예측한다. 이러한 결정 트리의 앙상블은 랜덤 포레스트(Random Forests)라고 불리며, 그 간단함에도 불구하고 현재 가장 강력한 머신 러닝 알고리즘 중 하나이다. Voting Classifier.. 2023. 10. 20.
기계 학습 6. 의사 결정 트리(Decision Trees) 서론 의사 결정 트리(Decision Tree)는 데이터를 특성에 따라 분할하여 관측치를 여러 개의 집단으로 나누는 지도 학습 알고리즘이다. 트리 구조에서 각 내부 노드는 특정 특성으로 나누는 분기점을 나타내며, 각 리프 노드는 해당 리프에 속하는 관측치가 특정한 클래스에 속할 확률을 나타낸다. 의사 결정 트리는 데이터를 분할하는 데 있어서 직관적이고 해석하기 쉽다는 장점이 있다. 또한 범주형 및 수치형 데이터를 모두 처리할 수 있는 다목적 알고리즘이기 때문에 널리 사용되는 머신 러닝 알고리즘 중 하나이다. 의사 결정 트리(Decision Tree) SVM과 마찬가지로 의사결정 트리는 분류 및 회귀 작업은 물론 다중 출력 작업까지 수행할 수 있는 다목적 기계 학습 알고리즘이다. 의사결정 트리는 현재 사용.. 2023. 10. 19.
기계 학습 5. Support Vector Machine(SVM) 서론 SVM(Support Vector Machine)은 지도 학습 알고리즘 중 하나로, 주어진 데이터를 기반으로 분류 또는 회귀 분석을 할 수 있는 알고리즘이다. 주로 분류 작업에 사용되며, 결정 경계를 찾고 데이터를 클래스로 분류하는 데 중점을 둔다. SVM은 주어진 데이터를 가장 잘 분류하는 경계를 찾는 것이 목표이며, 이를 위해 데이터 포인트 사이의 간격(마진)을 최대화하려고 노력한다. 이러한 알고리즘은 선형 및 비선형 문제에 모두 적용할 수 있으며, 커널 트릭을 사용하여 고차원 공간으로 데이터를 변환하여 분류 작업을 수행할 수 있다. SVM은 이상치에 강한 경향이 있고, 비교적 적은 데이터로도 잘 일반화될 수 있는 강력한 모델이다. Linear SVM Classification 선형 SVM 분류.. 2023. 10. 19.
기계 학습 4. 회귀(Regression) 분석 서론 학습 모델 중에서 가장 심플한 선형 회귀(Linear Regression) 모델에 대해 우선 살펴보자. 해당 모델은 크게 두 분류로 구분할 수 있다. 훈련 세트에 대해 모델을 가장 잘 맞게 하는 모델 파라미터를 직접 계산하는 "closed-form" 방정식을 사용하는 방식과 경사 하강법(Gradient Descent, GD)이라는 반복적인 최적화 접근 방식을 사용하여 점진적으로 모델 파라미터를 조정하여 훈련 세트 상의 비용 함수를 최소화하도록 하는 방식으로 나뉜다. 이외에 선형 회귀를 이용하여 다항 회귀(Polynomial Regression)를 이해하고 마지막으로 분류 작업에 흔히 사용되는 Logistic Regression과 Softmax Regression 두 가지 모델을 살펴볼 것이다. Li.. 2023. 10. 19.
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