1. 머신러닝이란?
📌 머신러닝이란?
- 데이터를 기반으로 패턴을 학습하여 결과를 추론하는 것
- 데이터와 값만 있으면 인공지능이 스스로 패턴학습이 가능
- 이 패턴학습이 가능하도록 반복적으로 기계를 학습시키는 것.
📌 머신러닝과 기존 전통 프로그래밍의 차이
- 기존 전통적 프로그래밍 : 프로그램에 데이터를 입력하면 결과값을 출력하는 형식
- 머신러닝: 데이터와 출력값을 통해 프로그램을 학습시켜 새로운 데이터에 대해서 학습 가능하게 하는 형식.
그림 출처 : https://blog.naver.com/gomdorij/222481867848
📌 머신러닝의 분류
그림 출처 : https://blog.naver.com/handuelly/221823696658
- 지도학습 : 정답(label) 이 있는 데이터를 활용해 데이터를 학습시키는 방법
- 대표적으로 분류(Classification), 회귀(Regression)으로 나뉨
- 비지도학습: 정답 없는 데이터를 컴퓨터 스스로 학습하여 숨겨진 의미, 패턴을 찾아내고 구조화 하는 방법
- 예시) 군집분석(Clustering), 연관분석(Association Analysis), PCA
- 강화학습 : 주어진 환경에서 보상을 최대화 하도록 에이전트를 학습하는 기법