인공지능 알고리즘 소개

인공지능의 세 가지 초석은 알고리즘, 데이터, 컴퓨팅 능력입니다. 알고리즘은 그 중 하나로서 매우 중요합니다. 그렇다면 인공지능에는 어떤 알고리즘이 관련되어 있을까요?

다양한 모델 훈련 방법에 따라 지도 학습, 비지도 학습, 준지도 학습, 강화 학습의 네 가지 범주로 나눌 수 있습니다.

일반적인 지도 학습 알고리즘에는 다음 범주가 포함됩니다. (권장 학습: PHP 비디오 튜토리얼)

(1) 인공 신경망(Artificial Neural Network) 범주: 역전파, Boltz Boltzmann Machine, Convolutional Neural Network, Hopfield 네트워크, 다층 퍼셉트론, RBFN(Radial Basis Function Network), Restricted Wave Restricted Boltzmann Machine, RNN(Recurrent Neural Network), SOM(Self-Organizing Map), Spiking Neural Network 등

(2) Bayesin: Naive Bayes, Gaussian Naive Bayes, Multinomial Naive Bayes, 평균 의존성 평가(AODE(Averaged One-Dependence Estimators)

Bayesian Belief Network(BBN), Bayesian Network(BN) 등

(3) 결정 트리(Decision Tree) 클래스: 분류 및 회귀 트리(CART), Iterative Dichotomiser3(Iterative Dichotomiser 3, ID3), C4.5 알고리즘, C5.0 알고리즘(C5.0 Algorithm), 카이제곱 자동 상호작용 탐지(CHAID), 결정 스텀프(Decision Stump), ID3 알고리즘(ID3 Algorithm), 랜덤 포레스트(Random Forest), SLIQ(Supervised Learning) in Quest) 등

(4) 선형 분류기 클래스: Fisher의 선형 판별

선형 회귀, 로지스틱 회귀, 다항 로지스틱 회귀, 단순 나이브 베이즈 분류기, 인식, 지원 벡터 머신 등

일반적인 비지도 학습 알고리즘에는 다음이 포함됩니다.

(1) 인공 신경망: 생성적 적대 신경망(GAN), 피드포워드 신경망, 논리 학습 기계(Logic Learning Machine), 자기 조직화 맵(Self-organizing Map) 등

(2) 연관 규칙 학습 카테고리: Apriori 알고리즘, Eclat 알고리즘, FP-Growth 알고리즘 등

(3) 계층적 클러스터링: 단일 연결 클러스터링, 개념적 클러스터링 등

(4) 군집 분석: BIRCH 알고리즘, DBSCAN 알고리즘, 기대 최대화(EM), 퍼지 군집화(Fuzzy Clustering), K-평균 군집화(K-평균 군집화), K-평균 군집화, 평균 -shift 알고리즘(Mean-shift), OPTICS 알고리즘 등

(5) 이상 탐지 카테고리: KNN(K-Nearest Neighbor) 알고리즘, LOF(Local Outlier Factor) 알고리즘 등

일반적인 준지도 학습 알고리즘에는

생성 모델, 저밀도 분리, 그래프 기반 방법, 공동 훈련 대기가 포함됩니다.

일반적인 강화 학습 알고리즘에는 다음이 포함됩니다.

Q-learning(Q-learning), State-Action-Reward-State-Action(SARSA), DQN(Deep Q Network), 정책 그라데이션, 모델 기반 RL, 임시 차등 학습 등

일반적인 딥 러닝 알고리즘에는 다음이 포함됩니다:

Deep Belief Machines, Deep Convolutional Neural Networks, Deep Recurrent Neural Network 및 계층적 시간 메모리(Hierarchical Temporal Memory, HTM), Deep Boltzmann Machine(DBM), Stacked Autoencoder(Stacked Autoencoder) ), 생성적 적대 신경망(Generative Adversarial Networks) 등

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