귀납적 편향
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1. 개요
귀납적 편향은 기계 학습에서 학습 알고리즘이 새로운 경험을 일반화하는 데 사용하는 가정, 규칙 또는 편향이다. 귀납적 편향의 종류에는 최대 조건부 독립, 최소 교차 검증 오차, 최대 마진, 최소 기술 길이, 최소 특징, 최근접 이웃 등이 있다. 일부 학습 알고리즘은 데이터가 증가함에 따라 편향을 변경하도록 설계되었다.
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- 편향 - 알고리즘 편향
알고리즘 편향은 데이터 수집 및 설계, 사용 방식 등 다양한 단계에서 특정 집단에 불리한 결과를 초래하는 체계적인 오류로, 인종, 성별 등 민감한 속성에 따라 불공정성을 야기하며, 투명하고 책임감 있는 개발과 지속적인 연구 및 규제가 요구된다. - 편향 - 공정성
공정성은 기계 학습 알고리즘의 편향으로 인한 사회적 불평등 문제 해결을 위한 개념과 방법론으로, 다양한 공정성 기준과 편향 완화 전략이 제시되지만, 기술적 노력과 함께 사회적 논의와 윤리적 고려가 필요하다. - 기계 학습 - 비지도 학습
비지도 학습은 레이블이 없는 데이터를 통해 패턴을 발견하고 데이터 구조를 파악하는 것을 목표로 하며, 주성분 분석, 군집 분석, 차원 축소 등의 방법을 사용한다. - 기계 학습 - 지도 학습
지도 학습은 레이블된 데이터를 사용하여 입력 데이터와 출력 레이블 간의 관계를 학습하는 기계 학습 분야로, 예측 모델 생성, 알고리즘 선택, 모델 최적화, 정확도 평가 단계를 거치며, 회귀 및 분류 문제에 적용되고 다양한 확장 기법과 성능 평가 방법을 활용한다.
| 귀납적 편향 | |
|---|---|
| 정보 이론 | |
| 정의 | 귀납적 편향(歸納的偏向, inductive bias)이란 기계 학습에서 학습 알고리즘이 보지 못한 입력에 대해 일반화하기 위해 사용하는 가정의 집합을 의미한다. 즉, 학습 데이터에 나타나지 않은 새로운 입력에 대한 출력을 예측하기 위해 알고리즘이 사용하는 추가적인 '지침' 또는 선호도이다. |
| 설명 | 학습 알고리즘은 훈련 데이터에서 배우고, 이를 바탕으로 새로운 데이터에 대한 예측을 수행한다. 그러나 훈련 데이터만으로는 모든 가능한 입력을 커버할 수 없기 때문에, 알고리즘은 학습 데이터에 나타나지 않은 입력에 대해서는 어떻게 예측해야 할지 결정해야 한다. 이때 귀납적 편향은 알고리즘이 이러한 결정을 내리는 데 도움을 주는 역할을 한다. |
| 필요성 | 귀납적 편향은 일반화를 가능하게 한다. 귀납적 편향이 없다면 알고리즘은 훈련 데이터에 과적합되어 새로운 데이터에 대한 예측 성능이 떨어질 수 있다. |
| 예시 | "최근접 이웃 알고리즘: 새로운 입력과 가장 가까운 훈련 데이터의 출력을 예측한다." "선형 회귀: 입력과 출력 사이에 선형적인 관계가 있다고 가정한다." "결정 트리: 데이터를 계층적인 규칙에 따라 분할하여 예측한다." |
| 종류 | "제한적 편향 (Restriction bias): 가능한 가설의 공간을 제한한다." "선호 편향 (Preference bias): 가설 공간 내에서 특정 가설을 선호한다." |
| 트레이드 오프 | 귀납적 편향은 알고리즘의 성능에 큰 영향을 미칠 수 있다. 적절한 편향을 선택하면 알고리즘이 새로운 데이터에 대해 잘 일반화할 수 있지만, 잘못된 편향을 선택하면 성능이 저하될 수 있다. 따라서 문제에 적합한 귀납적 편향을 선택하는 것이 중요하다. |
| 과적합과의 관계 | 귀납적 편향이 너무 강하면 과적합이 발생할 수 있다. 과적합은 훈련 데이터에는 잘 맞지만 새로운 데이터에는 잘 맞지 않는 현상을 의미한다. |
| 관련 연구 | 넬슨 굿먼의 '새로운 귀납의 수수께끼 (new riddle of induction)' Tom M. Mitchell의 '학습 일반화의 편향의 필요성 (The need for biases in learning generalizations)' 멜라니 데자르딘과 Diane F. Gordon의 '기계 학습의 편향 평가 및 선택 (Evaluation and selection of biases in machine learning)' |
2. 귀납적 편향의 종류
기계 학습 알고리즘에서 흔히 사용되는 귀납적 편향의 종류는 다음과 같다. 각 편향은 특정 가정에 기반하여 학습 알고리즘이 일반화하는 방식을 안내한다.
- 최대 조건부 독립
- 최소 교차 검증 오차
- 최대 마진
- 최소 기술 길이
- 최소 특징
- 최근접 이웃
2. 1. 최대 조건부 독립
가설을 베이즈 추론의 틀에서 표현할 수 있을 때, 조건부 독립성을 최대화하려는 경향을 말한다. 이는 나이브 베이즈 분류기에서 사용되는 대표적인 귀납적 편향이다.2. 2. 최소 교차 검증 오차
가설 중에서 선택할 때, 가장 낮은 교차 검증 오차를 보이는 가설을 선택하는 편향이다. 겉보기에는 교차 검증이 편향이 없는 것처럼 보일 수 있지만, 무료 점심 정리에 의해 교차 검증 역시 편향될 수밖에 없다는 것이 밝혀졌다. 예를 들어 데이터의 순서에 정보가 인코딩되어 있지 않다고 가정하는 것이 편향의 한 예이다.2. 3. 최대 마진
두 클래스 사이의 경계를 그릴 때, 경계의 폭을 최대화하려는 경향을 의미한다. 이 편향은 서포트 벡터 머신에서 주로 사용된다. 이는 서로 다른 클래스가 넓은 경계로 구분될 것이라는 가정에 기반한다.2. 4. 최소 기술 길이
가설을 세울 때, 가설의 최소 기술 길이를 최소한으로 하려고 한다.2. 5. 최소 특징
특징이 유용하다는 확실한 근거가 없는 한 삭제해야 한다는 원칙이다.[1] 이는 특징 선택 알고리즘의 기본적인 가정이다.[1]2. 6. 최근접 이웃
최근접 이웃 편향은 특징 공간에서 서로 가까이 있는 데이터들은 대부분 같은 클래스에 속할 것이라고 가정하는 편향이다. 어떤 데이터의 클래스를 알 수 없을 때, 그 데이터와 가장 가까운 이웃 데이터들을 살펴보고 다수가 속한 클래스로 해당 데이터의 클래스를 추측한다. 이는 k-최근접 이웃 알고리즘에서 사용되는 기본적인 가정으로, 가까운 사례들은 같은 클래스에 속하는 경향이 있다는 전제에 기반한다.3. 편향의 전환 (Shift of Bias)
대부분의 학습 알고리즘은 고정된 편향을 가지고 있다.[5] 하지만 일부 알고리즘은 획득하는 데이터가 증가함에 따라 편향을 변경하도록 설계되기도 한다.[8] 그러나 편향을 변경하는 과정 자체에도 또 다른 편향이 존재할 수 있기 때문에, 이는 편향을 완전히 피하는 방법은 아니다.[5][8]
참조
[1]
간행물
The need for biases in learning generalizations
Rutgers University
[2]
서적
Fact, Fiction, and Forecast
Harvard University Press
1955
[3]
논문
The need for biases in learning generalizations
https://axon.cs.byu.[...]
1980
[4]
간행물
Evaluation and selection of biases in machine learning
https://link.springe[...]
[5]
간행물
Shift of bias for inductive concept learning
https://books.google[...]
Doctoral dissertation, Department of Computer Science, Rutgers University
[6]
간행물
The need for biases in learning generalizations
Rutgers University
[7]
간행물
Evaluation and selection of biases in machine learning
http://citeseer.ist.[...]
[8]
간행물
Shift of bias for inductive concept learning
https://books.google[...]
Doctoral dissertation, Department of Computer Science, Rutgers University
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