머신러닝(Machine Learning)이란?

규칙을 일일이 프로그래밍하지 않아도 자동으로 데이터에서 규칙을 학습하는 알고리즘을 연구하는 분야

 

인공지능의 하위 분야 중에서 지능을 구현하기 위한 소프트웨어를 담당하는 핵심 분야이다.

 

예전에는 통계학에서 많은 머신러닝 알고리즘이 유래되었으나

최근에는 통계나 수학 이론보다 경험을 바탕으로 발전하는 경우도 많다.

 

대표적인 머신러닝 라이브러리는 사이킷런(scikit-learn)이 있다.

 

머신러닝(기계학습)의 과정

준비

1. 정확한 출력값이 입력값과 찍지어진 데이터셋을 충분히 많이 준비한다
2. 데이터를 계산할 함수의 모양을 만든다

기계학습시작

1. 계수를 초기화한다
2. 초기화된 계수와 입력데이터를 가지고 출력값을 계산한다
3. 이렇게 계산해서 구한 출력값과 데이터셋에서 가지고 있던 출력값을 비교한다
4. 이 두 값의 차이를 줄이는 쪽으로 계수들을 수정(개선)한다.
5. 새로 개선된 계수와 입력값을 가지고 출력값을 계산한다.
6. 데이터셋에서 가지고 있던 출력값과 비교한다.
7. 이러한 절차를 많은 데이터셋에 대하여 반복적으로 시행한다.

정리

1. 데이터를 계산할 함수의 모양을 만든다
2. 데이터셋을 가지고 계산을 반복하며 좋은 계수값을 찾아 나간다.
3. 가장 좋은 계수값을 찾아서 함수를 완성시킨다.