Machine Learning 이란 무엇인가?

오늘은 Machine Learning이란 무엇인가에 대해 정리해보는 시간을 가지겠습니다.

Machine Learning이란 인공지능 (Artificial Intelligence)의 한 분야입니다.

여기서 사용되는 기술로는 패턴인식과 컴퓨터 학습 이론 연구인데요.

쉽게 말해 Machine Learning이란 수많은 데이터를 통해서 학습을 하고,

예측을 하며, 스스로 성능을 향상시키는 기술이라 할 수 있습니다.

즉, 이전의 프로그래밍이 정확히 정해져있는 데이터들만 처리했다면

Machine Learning이란 입력된 데이터를 기반으로 결과를 예측하거나

어떠한 결정을 이끌어내기 위해 사용된다고 볼 수 있습니다.

그렇다면 Machine Learning에서는 어떤 알고리즘이 사용되는 것일까요?

대표적으로 세 가지가 있는데요, 

첫번째는 Supervised 학습입니다. 이것은 입력된 값과

이에 대응하는 미리 알려진 값을 매핑하는 함수를

학습하는 알고리즘이라고 할 수 있습니다.

두번째는 Unsupervised 학습으로, 출력 없이 입력으로만

모델을 구축해서 학습하는 것을 의미합니다. 

데이터마이닝의 대부분의 기법이 이에 해당한다고 볼 수 있습니다.

세번째로 Reinforcement 학습인데요, 학습자가 행동을

선택하면, 그 행동으로 인해 환경에 영향을 미치게 되고,

이에 대한 피드백으로 보상치를 얻게 되면서

학습 알고리즘의 가이드로  사용될 수 있습니다.

현재 Machine Learning은 다양한 분야에서 활용이 되고 있는데,

예를 들면 문자 인식이나, 얼굴 인식, 물체를 인시갛는 부분으로

컴퓨터 시각 분야에서도 활용이 되고 있으며 자연어를 처리하는 프로세스나,

검색 엔진, 생물 정보학, 컴퓨터 그래픽, 로보틱스 등이 있습니다.