What is Machine Learning ?
Machine Learning is “the field of study that gives computers the ability to learn without being explicitly programmed.”
- Arthur Samuel, 1959
머신러닝이란 명시적인 프로그래밍 없이, 컴퓨터가 학습하는 능력을 갖추게하는 연구 분야이다.
A computer program is said to learn from experience E with respect to some class of tasks T and performance measure P, if its performance at tasks in T, as measured by P, improves with experience E." - Tom M.Mitchell, 1997
작업(T)에 대해 기준(P)로 측정한 성능이 경험(E)로 인해 향상되었다면, 프로그램은 E로부터 학습한다고 말할 수 있다.
즉, 머신러닝은 전통적인 프로그래밍 방식과 다르게 컴퓨터가 스스로 학습할 수 있는 능력을 갖게 하는 것이다.
학습 (Learning)
머신러닝에서 학습이란 데이터를 가장 잘 설명하는 모델을 찾는 과정으로, 실제 정답과 예측 결과 사이의 오차를 줄여나가는 최적화 과정이다.
머신러닝의 분류 (Supervised, Unsupervised, Reinforcement)
1. Supervised Learning (지도 학습)
입력 데이터에 대한 정답(Label)을 예측하기 위해 학습하는 방식이다. 데이터에 정답(Label)이 존재하며, 크게 회귀(Regression)과 분류(Classification)으로 나눌 수 있다.
2. Unsupervised Learning (비지도 학습)
지도학습과 달리 데이터에 정답이 존재하지 않으며, 입력 데이터 속에 숨어있는 규칙성을 찾기 위해 학습하는 방식이다.
3. Reinforcement Learning (강화학습)
어떠한 환경(Environment)에서 정의된 주체(Agent)가 행동(Action)을 선택하면 그 행동에 맞는 보상(Reward)를 주어 보상을 최대화하는 행동을 선택하도록 학습하는 방식이다.
