머신러닝

관련 용어

• AI: 인간의 지능을 요구하는 업무를 수행하기 위한 시스템
• Machine Learning: 관측된 패턴을 기반으로 의사 결정을 하기 위한 알고리즘
• Deep Learning: 인공신경망을 이용한 머신러닝
• Data science: AI를 표괄하여 통계학과 컴퓨터공학을 바탕으로 발전한 융합학문
• Data Analysis: 데이터 집계, 통계 분석, 머신러닝을 포함한 행위

머신러닝(Machine Learning, ML)은 기술 통계 등을 통하여 집계된 정보로 의사결정을 했던 과거와 달리, 데이터 수집과 처리 기술의 발전으로 대용량 데이터의 패턴을 인식하고 이를 바탕으로 예측, 분류하는 방법론을 의미.

왜 머신러닝이 발전했을까?

인간은 데이터를 기반으로 한 의사결정을 내리고 싶기 때문

• 통계: 모집단의 성질을 표본집단으로부터 알기 위한 추론 방법
  

• 데이터 처리 기술의 발전과 저장매체 가격의 하락
  
  

• 머신러닝 등장 - 전체 데이터에서 패턴을 파악하기 위한 방법

머신러닝의 종류

• 지도학습 Supervised Learning
• 비지도 학습 Unsupervised Learning
• 강화학습 Reinforcement Learning

머신러닝 적용 분야

• 금융: 신용 평가, 사기 탐지, 주식 예측
• 헬스케어: 질병 예측, 환자 데이터 분석
• 이커머스: 고객 구매 패턴 분석, 추천 시스템, 가격 최적화, 장바구니 분석
• 자연어 처리: 번역, 챗봇, 텍스트 분석
• 이미지&영상처리: 얼굴 인식, 이미지 생성