머신러닝이란?

1. 머신러닝이란?

머신러닝(기계학습) : 데이터를 통해 스스로 작업 능력을 향상시키는 프로그램

머신러닝이 주목받는 이유

1) 데이터를 디지털로 저장하면서 사용가능한 데이터가 많아짐
2) 많은 데이터를 통해 복잡한 연산이 가능하도록 컴퓨터의 성능향상
3) 활용성이 증명됨

용어 정리

빅데이터 : 많은 양의 데이터를 보관, 처리, 분석하는 분야
인공지능 : 컴퓨터 프로그램이 인간처럼 생각/행동하게 하는 학문
딥러닝 : 머신러닝 기법중 하나(깊은 층으로 학습)

2. 머신러닝 학습의 유형

1. 지도학습(Superviesd learning)

답이 주어지고 답을 맞추는 게 학습의 목적

종류

1) 분류 : 두 옵션 중 무엇인지 데이터를 분류하는 것을 통해 학습
2) 회귀 : 결과 값이 무수히 많고 연속적

2. 비지도학습(Unsuperviesd learning)

답이 주어지지 않고 이 답을 맞추는 게 학습의 목적
데이터의 기준이 정해지지 않고 프로그램 스스로 기준을 정하도록 함

3. 머신러닝과 수학

상황에 맞는 알고리즘 선택과 코드 최적화를 위해 수학공부가 필수!!

1) 선형대수학 : 행렬을 사용하여 데이터를 하나로 묶어 효율적으로 계산가능
2) 미적분학 : 최적화(오류를 최소로 만듦)에 사용
3) 통계 : 데이터 흐름을 파악하고 예측
4) 확률 : 데이터를 통해 나타나지 않은 결과를 예측 가능