머신러닝(Machine Learning)

 

 

머신러닝(Machine Learning)

·         ≒ 기계학습

≒ data mining ≒ 패턴 인식

·         인공지능의 한 분야

·         더 똑똑해지는 법을 배우는 기계를 만드는 기술입니다. 모든 것을 알려주는 것이 아니라 컴퓨터가 스스로 세상을 관찰하고 배울 수 있도록 가르치는 것입니다.

·         주어진 데이터들을 분석하여 그로부터 일반적인 규칙이나 새로운 지식을 자동적으로 추출해 내는 방법을 말합니다. 그 규칙을 새로운 데이터에 적용해서 새로운 결과를 도출하게 됩니다.

·         경험적 데이터를 기반으로 학습(Learning)을 하고 예측을 수행하고 스스로의 성능을 향상시키는 시스템과 이를 위한 알고리즘을 고안하고 구축하는 연구 분야입니다.

·         데이터를 이용해서 모델을 만들어 내는 방법입니다.

·         사람이 데이터를 분석해서 모델을 만드는 것이 아니라 다양한 머신러닝 알고리즘을 통해 기계가 스스로 모델을 찾도록 하는 것입니다.

·         즉, 머신러닝은 기존 데이터를 이용해 아직 일어나지 않은 미지의 일을 예측하기 위해 만들어진 기법입니다.

 

 

Arthur Samuel, 1959

"Field of study that gives computers the ability to learn without being explicitly programmed"

컴퓨터에게 배울 수 있는 능력, 즉 코드로 정의하지 않은 동작을 실행하는 능력에 대한 연구분야를 말합니다.

가능한 모든 경우의 수를 프로그래머가 정의해주지 않더라도, 데이터를 통한 학습을 하여 최적의 판단이나 예측을 가능하게 해주는 것을 말합니다.

 

 

 

 

데이터 (Data)	학습 (Learning)	모델 (Model)
사과 데이터	->	사과를 분류해내는 모델
스팸메일 데이터	->	스팸 메일을 구분해내는 모델
악성코드 데이터	->	악성코드를 탐지해내는 모델
금융사기 데이터	->	금융사기를 탐지해내는 모델
고양이 사진 데이터	->	사진에서 고양이를 구분해 내는 모델
바둑 기보 데이터	->	바둑에서 이기는 방법을 구분해 내는 모델
수술 환자의 수술 전 상태와 수술 후의 생존율을 정리해 놓은 데이터	->	수술하기 전에 수술 후의 생존율을 수치로 예측하는 모델