Intro

• AI (Artificial Intelligence)
  Systems or machines that mimic human intelligence to perform tasks and can iteratively improve themselves based on the information they collect
  인간 지능을 모방하여 작업을 수행하고 수집한 정보를 기반으로 반복적으로 개선할 수 있는 시스템 또는 기계

• Machine Learning
  A subfield of AI — broadly defined as the capability of a machine to imitate intelligent human behavior (recognize & learn the pattern from a set of data)
  지능적인 인간 행동을 모방하는 기계의 능력(데이터 세트에서 패턴 인식 및 학습)
  - SciKit Learn

• Deep Learning - Artificial Neural Network
  A subset of machine learning — essentially a neural network with three or more layers (attempting to simulate the behavior of the human brain to learn from large amount of data)
  기본적으로 3개 이상의 레이어가 있는 신경망 (많은 양의 데이터를 학습하기 위해 인간 두뇌의 신경망 형태를 모방)

Machine Learning Categories

Generalization 일반화 - refers to a ML model’s ability to perform well on new unseen data rather than just the data that it was trained on.
머신러닝 모델이 (트레이닝 데이터가 아닌) 새로운 데이터 셋으로도 충분한 성능을 발휘할 수 있도록 하는 것

Instance-based learning (사례 기반 학습)

compares new problem instances with instances seen in training (=stored in memory)
instead of performing explicit generalisation(=making a prediction)
새로운 문제에 대한 답안을 기존에 학습한 데이터와 비교하여 예측

• KNN, Decision Tree

Model-based learning (모델 기반 학습)

parameterised with a certain number of parameters that do NOT change as the size of training data changes
학습 데이터의 크기와는 무관하게 지정된 파라미터를 기준으로 예측