[토목구조기술사 제140회 3교시 2번]

답안 구조

1. 개요
2. 머신러닝의 기본 개념
3. 구조해석 분야 머신러닝의 역할
4. 구조해석 분야 머신러닝 적용 방안
5. 적용 시 고려사항 및 한계점
6. 결론

용어 정의

머신러닝

데이터 학습을 통해 패턴을 인식하고 예측 및 의사결정을 수행하는 인공지능의 하위 분야로, 명시적인 프로그래밍 없이 학습을 통해 성능을 개선하는 기술

지도 학습

레이블이 지정된 훈련 데이터를 사용하여 입력과 출력 간의 관계를 학습하고, 새로운 데이터에 대한 예측이나 분류를 수행하는 머신러닝 기법

비지도 학습

레이블이 지정되지 않은 데이터를 사용하여 데이터 내의 숨겨진 패턴, 구조 또는 관계를 탐색하고 발견하는 머신러닝 기법

강화 학습

에이전트가 환경과 상호작용하면서 시행착오를 통해 최적의 행동 정책을 학습하여 보상을 최대화하는 머신러닝 패러다임

핵심 내용