[머신러닝] 머신러닝이란?

Machine Learning이란?

• 기계가 학습한다는 건, 프로그램이 특정 작업(T)을 하는데 있어서 경험(E)을 통해 작업의 성능(P)을 향상 시키는 것
  >> 경험이라는 것은 데이터 기반
  >> "많은 경험 -> 성능 향상" = 머신러닝
• 기계가 학습을 통해 발전 하는 것. 경험을 통해서 스스로 업무능력을 키움
• 인간인 우리가 규칙을 알려주는 것이 아니라, 컴퓨터가 스스로 규칙을 찾아 낼 수 있도록 하는것
• 새로운 데이터를 계속 주고 컴퓨터가 스스로 규칙을 찾도록 하는 것

 

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일반적인 프로그램과 머신러닝의 차이

• 일반적인 프로그램 : 인간이 직접 규칙을 알려주는 것
• 머신러닝 : 컴퓨터가 스스로 규칙을 찾아내는 것

 

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머신러닝 관련 용어 정리

 빅데이터 

• 엄청나게 많은 양의 데이터를 다루는 분야
• 데이터 보관/처리법이나 데이터 분석 방법들을 다룸

 인공지능 

• 컴퓨터 프로그램이 인간처럼 생각/행동하게 하는 학문
• 머신러닝은 인공 지능의 수단 중 하나임

 딥러닝 

• 머신 러닝 기법 중 하나
• 층이 "깊어"진다 -> "딥"러닝

 

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머신러닝 학습의 종류

 지도 학습(Supervised learninig) 

• "답"이 있고, 이 답을 맞추는게 학습의 목적
• 학습 데이터의 답을 정해줘야 함
• 분류 (Classification)
  • ex. 스팸 메일 분류 프로그램
    • 스팸 메일인지 일반 메일인지 분류
  • k-NN 알고리즘 (k-최근접 이웃 알고리즘) : 가장 가까운 이웃 데이터 k개를 토대로 결과 값을 예상하는 알고리즘
• 회귀 (Regression)
  • 결과값이 무수히 많고 연속적
  • ex. 아파트 가격 예측 프로그램

 비지도 학습 (Unsupervised learninig) 

• "답"이 없고 이 답을 맞추는 게 학습의 목적
• 프로그램이 알아서 정하는 것

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📖 참고 강의
[코드잇] 머신 러닝 기본기