Page 158 - 고등학교 인공지능 기초

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기계학습 모델

구현

학습 목표

• 인공지능을 활용하여 해결할 수 있는 문제와 그렇지 않은 문제를 구분할 수 있다.
• 문제 해결에 필요한 데이터를 선정하고, 핵심 속성을 추출할 수 있다.
• 훈련 데이터와 테스트 데이터의 역할을 비교하여 설명할 수 있다.
• 훈련 데이터를 분류 모델의 학습에 적용하고, 테스트 데이터로 성능을 평가할 수
있다.

학습 요소

기계학습 모델 구현, 핵심 속성 추출, 훈련 데이터, 테스트 데이터, 모델 학습, 성능
평가

생각해 볼까요?

아리스토텔레스는 기호를 이용하여 모든 것을 표현할 수 있고, 기호와 기호의 관계
를 논리적으로 표현하면 진실을 나타낼 수 있고, 이를 바탕으로 새로운 사실도 알
수 있을 것이라 생각했다. 직관도 기호로 표시할 수 있다면 인공지능을 학습시킬
수 있다는 것을 알게 되면서 본격적으로 인공지능이 발달하였다. 우리 주변의 데이
터와 인공지능 알고리즘을 이용하여 나만의 인공지능 모델을 만들 수 있을까? 이
번 단원에서 기계학습의 분류 모델을 직접 구현해 보자.