[머신러닝] 머신러닝(Machine Learning) 이란?

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머신러닝이 등장하기 이전에는 인공지능을 개발하기 위해서 많은 양의 데이터들을 데이터베이스화하여 일일히 수작업으로 컴퓨터에 넣어주는 방식을 사용하였다. 하지만 이런 과정은 많은 노력과 비용 그리고 시간이 든다. 그래서 등장한 것이 바로 머신 러닝이다. 

▶ 머신러닝이란?

머신러닝은 기계학습이라고도 불리며 컴퓨터를 인간처럼 학습시킴으로써 컴퓨터가 스스로 훈련하는 것을 말한다. 

 

또한 머신러닝은 인공지능(AI)의 하위 집합(한 분야)으로 컴퓨터가 학습할 수 있도록 하는 알고리즘과 기술을 개발하는 분야이다. 

 

▶ 머신러닝의 작동방식

1. 데이터가 주어진다. ex) 수백마리의 고양이 사진이 주어진다.
2. 훈련(training) 또는 학습(learning) 과정 : 기계 스스로 데이터로부터 규칙성을 찾는 것에 집중한다.  ex) 기계는 이미 각 고양이가 어떤 종인지 알고 있고 고양이마다의 특징(규칙)을 찾아낸다.
3. 규칙성을 찾으면 이후 들어오는 데이터에 규칙성을 기반으로 정답을 찾아내는 등의 예측을 수행한다. ex) 새로운 고양이 사진이 주어지면 찾아낸 규칙들을 기반으로 해당 고양이가 어떤 종인지 예측한다.

여기서 주목해야 하는 점은 1,2번의 과정에서 기계는 이미 해답을 알고있다는 것이다. 

결국 기계는 해답을 이미 알고 있는 상태에서 그 해답에 대한 규칙들을 스스로 찾아가야 하는 것이다.

 

개발자가 집중해야 하는 것은 어떻게 그러한 규칙을 잘 찾을 수 있는 알고리즘을 구현하느냐가 될 것이다. 

 

출처: https://wikidocs.net/21679

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편집일시

22.02.13