(Machine Learning) 머신러닝이란?

 

Machine Learning
기계학습 : 기계가 학습을 통해 발전
=> 경험을 통해서 스스로 업무 능력 향상

1. Program 과 Machine Learning Program 의 차이

Program	Machnine Learning Program
인간이 직접 컴퓨터에게 규칙을 알려줘야 함	컴퓨터가 직접 규칙을 찾음

기계가 학습한다는 건, 프로그램이 특정 작업(T)를 하는 데 있어서 경험(E)을 통해 작업의 성능(P)을 향상시키는 것

 

2. 머신 러닝이 떠오르는 이유

머신러닝은 수십년 전부터 연구해 온 학문입니다. 하지만, 최근 들어 핫해진 이유는 무엇일까요?

1) 사용할 수 있는 데이터가 많아졌습니다. (위에서 언급한 경험(E)은 데이터라는 것이기 때문입니다.)

2) 컴퓨터 성능이 좋아졌습니다.

: 의미있는 결과물을 내기 위해서는 많은 데이터를 이용해서 많은 연산을 해야하는데 많은 연산을 빠르게 할 수 있는 성능이 좋은 컴퓨터가 발달함에 따라 활용할 수 있는 분야가 많아졌습니다.

3) 활용성이 증명되었습니다.

: 유튜브를 예로 들면 시청자가 많을수록 시청 데이터가 쌓이는데, 이 데이터를 바탕으로 맞춤 영상, 광고를 형성하게 됩니다. 따라서 좋은 광고 효율이 나오므로 광고주들은 유튜브에 더 많은 투자를 하게 됩니다. 

 

3. 빅데이터, 인공지능, 딥러닝과 머신 러닝의 관계

 

빅 데이터	인공 지능	딥 러닝
- 엄청나게 많은 양의 데이터를 다루는 분야 - 데이터 보관/처리 법 - 데이터 분석 방법들	- 프로그램이 인간처럼 생각/행동하게 하는 학문 - 머신 러닝은 인공지능의 수단 중의 하나	- 머신 러닝 기법 중 하나 - 층이 깊어 진다 : 딥 러닝