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제조 AI란?
: 제조업의 현장 문제를 해결하기 위한 수단으로 제조현장에서 수집된 제조데이터를 사람처럼 학습 및 추론해 스스로 결정을 내릴 수 있는 소프트웨어
지도학습: 정답이 있는 훈련 제조 AI데이터셋
- 독립변수가 있고, 항상 종속변수로 레이블 변수가 포함
- 정답이 무엇인지 컴퓨터에게 알려주고 학습시키는 방법
- 예측값과 이미 만들어준 레이블이 같아지도록 하는 것 = 알고리즘의 예측들이 우리가 의도하는 레이블(정답)이 되도록 지도하는 것
종류: 분류(classification), 회귀(Regression)모형
회귀모형: 연속형 데이터를 다루는 데 사용
- 입력변수와 출력변수(정답)간의 관계를 모델링하며, 입력변수에 따른 출력변수의 값을 추정
- 입력변수와 출력변수 간의 관계를 학습하고, 이를 기반으로 새로운 입력값에 대한 출력값을 예측
분류모형: 이산형 레이블을 다루는 데 사용
- 입력변수와 해당 입력변수에 따른 클래스 레이블(정답)간의 관계를 모델링
-> 공통점: 레이블(정답)이 주어진 데이터를 기반으로 학습하고 예측을 수행한다.
비지도학습: 레이블 제공하지 않음,주어진 데이터에서 패턴을 찾거나 데이터를 그룹화하기 위한 기계학습의 한 방법 (대부분 제조데이터가 비지도학습)
| 구분 | 유형 | 알고리즘 |
| 지도학습 | 분류 | - K-최근접 아웃(K-nearest neighbors, KNN) - 서포트 벡터 머신 - 결정 트리(Decision tree, DT) - 로지스틱 회귀(Logistic regression) |
| 회귀 | 선형 회귀(Linear regression) | |
| 비지도학습 | 군집 | - K-평균 군집(K-means clustering) - 밀도 기반 군집 분석 |
| 차원축소 | - 주성분 분석(PCA) |
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