머신러닝(기계학습, Machine Learning)
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- 최초 등록일
- 2022.05.29
- 최종 저작일
- 2021.08
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소개글
"머신러닝(기계학습, Machine Learning)"에 대한 내용입니다.목차
1. 머신러닝의 정의1.1. 머신러닝이란?
1.2. 머신러닝과 전통적인 프로그래밍과의 차이점
1.3. 머신러닝과 인공지능과의 관계
2. 머신러닝의 종류
2.1. 지도 학습의 정의와 종류
2.2. 비지도 학습의 정의와 종류
2.3. 지도 학습과 비지도 학습의 특징 비교
2.4. 강화 학습의 정의와 응용 분야
3. 참고문헌
본문내용
1.1. 머신러닝이란?머신러닝은 ‘기계학습’이라고도 불리는 인공지는의 한 분야인데, 인간의 학습 능력과 같은 기능을 컴퓨터와 같은 기계를 통해 실현하려는 기법과 분야이다. 1959년 아서 새무얼(Arthur samuel)은 머신러닝을 “프로그램을 명시적으로 작성하지 않고 컴퓨터에 학습 할 수 있는 능력을 부여하기 위한 연구 분야이다.”라고 최초로 정의 하였다. 즉 사람이 학습하듯이 컴퓨터가 데이터를 가지고 학습하게 함으로써 새로운 지식을 얻을 수 있도록 하는 분야이다. 1998년 톰 미첼(Tom M, Mitchell)은 “컴퓨터 프로그램이 어떤 작업 T와 평가 척도 P에 대해 경험 E로부터 학습한다는 것은, P에 의해 평가되는 작업 T의 성능이 경험 E에 의해 개선되는 경우를 말한다.”라며 더욱 구체적으로 정의하였다.
머신러닝이란 단어 중 ‘머신(machine)’이란 어떤 기계 장치를 말하는데, 일반적으로 컴퓨터가 가장 많이 사용된다. 머신러닝이란 경험을 통해 데이터를 기반으로 학습하고 예측하는 시스템으로, 이를 구현하기 위해 알고리즘을 연구하고 구축하는 기술이라 할 수 있다. 즉 머신러닝은 프로그래머가 명시적으로 코딩하지 않고 자기 개선과 예제를 통해 학습할 수 있는 시스템이다. 머신러닝을 다르게 표현하면 데이터에서 지식을 추출하는 작업이다. 따라서 사용할 데이터를 이해하고 그 데이터가 해결해야 할 문제와 어떤 관련이 있는지를 이해하는 것이 선행되어야 한다. 이와 같은 발상은 컴퓨터와 같은 기계가 주어진 데이터에 기반하여 학습한 후 정확한 결과를 산출할 수 있을 것이라는 아이디어로부터 시작하였다. 머신러닝은 알고리즘을 명확하게 정의하기 어렵거나 프로그래밍하기 어려운 작업을 해결하기 위해 주로 활용된다. 머신러닝은 데이터로부터 유용한 규칙, 지식 표현, 또는 판단 기준 등을 추출하는 기능도 가지고 있다.
머신러닝을 흔히 ‘컴퓨터 프로그램이 데이터로부터의 학습하는 과정’이라고 말하는데 이와 관련한 간단한 예를 통해 머신러닝의 학습개념을 살펴본다. 가령 (1,2), (2,4), (4,8), (7,14), (5,10) ,,, 과 같이 입력과 출력이 여러 개의 데이터 쌍으로 주어졌다고 하자.
참고 자료
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네이버 Edwith(인공지능과 지능형 교통체계) / 머신러닝과 회귀분석 - 머신러닝 개요와 종류 / 2021.10.6.
https://www.edwith.org/aitransportation/lecture/62602#_movie_27208
호남대 지식공유 플랫폼 / 머신러닝 딥러닝3-1 / 교수학습개발원(hctl) / 2020. 5.15.(등록일)
https://ehub.honam.ac.kr/DocZoomShareHub/ContentViewer/hctl_oipvffa2quwhvvxl?contentType=1&contentSubType=0
머신 러닝 : 데이터를 이해하는 알고리즘의 예술과 과학 / 피터 플래치 지음, 최재영 옮김 / 고양 : 비제이퍼블릭 / 2016
여러 가지 분류 / 처음 만나는 인공지능 / 2021.10.3. / 334p
비지도 학습 / 처음 만나는 인공지능 / 2021.10.3. / 343p
지도 학습과 비지도 학습의 특징 비교 / 처음 만나는 인공지능 / 2021.10.3. / 347p
강화 학습 구조도 / 처음 만나는 인공지능 / 2021.10.3. / 348p
