[Machine Learning] 머신 러닝이란?

머신 러닝 프로그램

일반적인 프로그램은 우리가 정해준 대로 일을 하는데,
머신 러닝 프로그램은 경험을 통해서 스스로 업무 능력을 키웁니다.

인공 지능, 빅 데이터, 머신 러닝

빅 데이터

간단하게 표현하자면 많은 양의 데이터를 다루는 분야입니다.
많은 양의 데이터를 효율적으로 보관/처리하고,
많은 양의 데이터를 분석해서 의미 있는 결과물을 만들어내는 것입니다.

머신 러닝도 일반적으로 많은 양의 데이터를 쓰기 때문에 빅 데이터와 겹친다고 볼 수 있습니다.

인공 지능

인공 지능은 컴퓨터 프로그램이 인간처럼 생각하거나 동작하게 하는 학문입니다.
영화에서 보는 인공 지능 로봇들은 사실상 인공 지능의 최고 목표이고,
그걸 달성하기 위한 수단 중 하나로 머신 러닝을 사용하는 것입니다.

딥 러닝

딥 러닝은 머신 러닝에 포함된 개념입니다.
머신 러닝은 프로그램이 직접 학습을 통해 발전하는 거라고 했는데,
학습시키는 방법 중 하나가 딥 러닝입니다.

학습의 유형

기계가 학습을 하는 유형은 몇 가지로 나뉩니다.
크게는 지도, 비지도, 강화 학습으로 나뉩니다.
우선은 지도와 비지도 학습만 다뤄보겠습니다.

지도 학습 (Supervised learning)

답이 있고 이 답을 맞추는 게 학습의 목적입니다.
지도 학습을 할 때에는 학습 데이터에 대한 답을 알려줘야 합니다.

지도 학습도 크게 두 가지로 나뉘는데,
하나는 분류(Classification), 하나는 회귀(Regression)입니다.

분류는 몇 가지 옵션 중에 고르는 건데,
예를 들어 스팸 메일 분류 프로그램이 있습니다.

회귀는 무수히 많고 연속적인 값들 중 올바른 값을 맞추는 것입니다.

비지도 학습 (Unsupervised learning)

답이 주어지지 않았을 때 답을 맞추는 게 학습의 목적입니다.
지도 학습과는 달리 입력값에 대한 목표치가 주어지지 않아
데이터가 어떻게 구성되었는지를 파악해 나름의 기준을 세워 답을 구해냅니다.