귀납적사고와 기계학습

문제6) 귀납적사고(Inductive Reasoning)와 기계학습(Machine-Learning)에 대하여 설명하시오.

답)

 

 

1. 귀납적 사고를 활용한 학습, 기계학습

귀납적 사고
기계 학습
구체적인 사실에서 일반적인 원리를 도출하는 귀납적 사고를 활용하여, 다양한 데이터에서 학습을 통해 기계학습의 예측 모델을 생성할 수 있음

 

2. 귀납적 사고의 개념 및 절차

가. 귀납적 사고와 연역적 사고의 개념

항목	귀납적 방법	연역적 방법
개념	구체적이고 특수한 사실등을 바탕으로 일반적인 원리를 도출	일반적인 원리로부터 구체적인 사실이나 원리를 추론, 검증함
절차	선조사 -> 후이론	선이론 -> 후조사
	조사(관찰) -> 일반화 -> 이론	이론 -> 가설 -> 조사(관찰) -> 일반화
사례	A 가 죽었다 > B 가 죽었다 > 소크라테스가 죽었다 > 모든 인간은 죽는다	모든 인간은 죽는다 > 소크라테스는 인간이다 > 그러므로 소크라테스는 죽는다
적용	기계학습 : 데이터 학습 -> 모델 생성	가설검정 : 가설설정 -> 가설채택
귀납적 사고를 통해 구체적인 사실에서 일반적인 원리를 도출함

 

나. 귀납적 사고와 연역적 사고의 절차

 

귀납적 사고는 자연 현상에 대한 관찰을 통해 결론을 도출함

 

3. 기계학습의 개념 및 유형

가. 기계학습의 개념

• 인공 지능의 한 분야로, 컴퓨터가 학습할 수 있도록 하는 알고리즘과 기술을 개발하는 분야
• 대량의 데이터를 스스로 학습하고 정리하여 문제에 대한 해답을 찾아내는 기법, 학습된 내용을 기반으로 미래를예측하기 위한 기법

 

나. 기계학습의 유형

 

분류	설명	알고리즘	활용
감독 학습 지도 학습 (Supervised Learning)	이미 유형(class)을 구분 짖는 속성(attribute)을 갖는 주어진 데이터 집합(Training set)으로부터 유형(class)를 구분하는 함수적 모델(model)을 찾아 유형(class)을 구분 짖는 속성(attribute)을 갖지 않는 새로운 데이터의 유형을 구분하는 기술 고양이의 모습에 대한 특징을 학습시키고 YouTube 에서 고양이 영상을 찾는 경우 대표	Bayesian classification Decision tree Regression Neural Network hidden Markov model(HMM)	이미지 인식 OCR (이미지의 문자인식) 음성인식 NLP(자연어인식) 추세예측(회귀분석)
무감독 학습 비지도 학습 (Unsupervised Learning)	유형(class)을 구분 짖는 속성(attribute)을 갖지 않는 주어진 데이터 집합(Training set)으로부터 데이터 자체의 상호 유사성(likelihood or distance)을 통하여 유형(class) 를 구분하는 함수적 모델(model)을 찾아 새로운 데이터의 유형을 구분하는 기술 입력 x만 주어지고 그에 대한 목표 출력 y를 제시하는학습 방식 대표	K-Means clustering Nearest NeighborClustering EM clustering Self-organizing feature map (SOM) Principal component analysis (PCA) Independent Component Analysis(ICA)	마케팅의 고객 세분화 개체의 분포 특성 분석 News Summarizing
준지도 학습 (Semisupervised Learning)	지도학습과 비지도 학습을 병행(레이블이 표시된 데이 터를 기반으로 학습 후 레이블이 표기되지 않은 데이터를 자율 학습)	그래프생성모형
강화 학습 (Reinforcement Learning)	데이터의 상태(State)을 인식하고 이에 반응한 행위 (Action)에 대하여 환경으로부터 받는 포상(Reward)을 학습하여 행위에 대한 포상을 최적화 하는 정책(model)을 찾는 기술	Brute force Monte Carlo methods Markov Decision Processes Value Functions Q-Learning Dynamic Programming DQN	로봇제어 게임개인화 공정최적화
진화 학습	진화를 모방한 탐색 알고리즘	유전 알고리즘
기계학습의 지도학습, 비지도학습 등을 통해 예측을 위한 모델을 생성함

 

 

4. 연역적 사고를 활용한 검정, 가설검정

연역적 사고
가설검증
일반적인 원리로부터 구체적인 사실이나 원리를 추론, 검증하는 연역적 사고를 활용하여, 가설 검정을 위해 가설을 설계하여 검정통계량과 기각역을 통해 통계적인 의사결정을 진행함

 

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