What is Machine Learning
데이터를 바탕으로 알고리즘을 찾아내고
모델이 새로운 데이터에 대해 예측·결정을 내림
Machine Learning based AI system
• 머신러닝(Machine Learning)
AI의 하위범주로,
컴퓨터가 경험적 데이터(empirical data)로부터 학습하도록 하는 알고리즘
• 딥러닝(Deep Learning)
머신러닝의 하위집합으로,
다층 신경망(Deep Neural Networks)을 이용한 학습 기법
Types of Learning Tasks
지도 학습 (Supervised Learning)
레이블이 달린 데이터를 이용해 모델을 학습한 뒤,
새로운 입력에 대해 정답을 예측
- 분류(Classification)
- 회귀(Regression)
비지도 학습 (Unsupervised Learning)
레이블 없이 데이터의 구조나 패턴 자체를 발견
- 클러스터링(Clustering)
- 차원 축소(Dimensionality Reduction)
강화 학습 (Reinforcement Learning)
에이전트가 환경과 상호작용하며
보상(Reward)을 최대화하도록 정책(policy)을 학습
When ML is Useful?
머신러닝이 유용한 경우
- 충분한 학습용 데이터가 있는 경우
- 데이터 안에 의미 있는 패턴·신호가 존재하는 경우
- 수학·물리 모델로 명확한 풀기 어렵거나 정의가 모호한 문제
