Page 160 - 고등학교 인공지능 기초

1 기계학습 모델 구현을 위한 절차

기계학습 모델은 문제를 정의하고 문제 해결에 필요한 데이터를 이용하여

데이터의 특성을 학습시키고 테스트하는 과정을 거쳐 구현한다. 다음은 기계학
습 모델 중에서 분류 모델을 구현하는 과정을 간단하게 나타낸 것이다.

1

•상황 분석 기계학습을 구현하기 위해 주어진 상황을 정확하게 파악하고 분석하여야 한
문제 정의 • 프로젝트 목표 다. 이를 바탕으로 분류 모델로 무엇을 할 것인지 구체적으로 생각해 보는 과
설정 정이 필요하다.

2

•데이터 준비 정의한 문제와 관련된 데이터를 준비한다. 확보한 데이터 속성들의 상관관계
데이터
•시각화 를 쉽게 파악하기 위해 시각적으로 표현해 본다. 데이터 속성의 정보를 명확
시각화
•데이터 분석 하고 효율적으로 분석할 수 있다.

3

핵심 속성 데이터의 다양한 속성 중에서 시각화를 통해 알게 된 상관관계를 고려하여
•핵심 속성 선택
추출 최적의 분류 모델을 만들기 위한 핵심 속성을 고른다.

4

분류 모델
•분류 모델 학습 분류 알고리즘과 추출된 핵심 속성을 이용하여 분류 모델 학습을 진행한다.
학습

5

모델 성능 새로운 데이터에 대해 얼마나 정확하게 결과를 출력하는지 알기 위해 정확도
•정확도 파악
평가 를 구한다.

158 Ⅲ 데이터와 기계학습