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1. 머신러닝 관련 용어 정리
▶ AI
- Developmetnt of smart systems and machines that can carry out tasks that typically require human intelligence
- 인간의 지능을 요구하는 업무를 수행할 수 있는 똑똑한 시스템 또는 기계
▶ Machine Learning
- Creates algorithms that can learn from data and make decisions based on patterns observed
- Require humen intervention when decison is incorrect
- 데이터를 통해 학습하고, 관측된 패턴을 기반으로 의사결정을 내릴 수 있는 알고리즘
- 그 의사결정이 잘못 되었을 때는 인간의 개입이 요구됨
▶ Deep Learning
- Uses an artificial neural network to reach accurate conclusions without human intervention
- 인간의 개입 없이도 인공 신경망을 이용해 정확한 결론에 이르게 할 수 있는 과정
▶ Data Science
- AI를 포괄하여 통계학과 컴퓨터 공학을 바탕으로 발전한 융합 학문
▶ Data Analysis
- 데이터 집계, 통계 분석, 머신러닝 분석을 포함한 행위
2. 머신러닝이 발전할 수 있었던 이유
▶ 빅데이터
- 이전에는 데이터를 분석하기 위해
제한된 가정 하에 모집단(전체 집단)에서 표본 집단을 추출한 뒤
해당 표본 집단에 대한 통계적 결과로만 모집단의 특성을 추측했음 - 지금은 훨씬 많은 양의 데이터(빅데이터)를 이용해 보다 정확한 통계적 결과를 얻어낼 수 있음
▶ 빅데이터를 처리할 수 있는 다양한 데이터 서비스
▶ 저장매체 가격의 하락
3. 머신러닝의 개념과 종류
▶ 머신러닝 개념
- 기존 프로그래밍 방법은 어떤 문제가 있을 때 문제를 해결하는 논리(알고리즘)를 고안해 결과를 도출해 냈음
- 반면, 머신러닝은 문제를 해결하기 위해 관련 데이터를 학습하고, 규칙을 이끌어냄
▶ 머신러닝 종류
- 지도 학습 (Supervised Learning)
문제와 정답을 모두 알려주고, 공부시키는 방법 - 비지도 학습(Unsupervised Learning)
답을 가르쳐주지 않고 공부시키는 방법 - 강화 학습(Reinforcement Learning)
보상을 통해 상은 최대화, 벌은 최소화하는 방향으로 강화하는 학습
▶ 머신러닝 적용 분야
- 금융
신용평가, 사기 탐지, 주식 예측 - 헬스케어
질병 예측, 환자 데이터 분석 - 이커머스
고객 구매 패턴 분석, 추천 시스템, 가격 최적화, 장바구니 분석 - 자연어 처리
번역, 챗봇, 텍스트 분석 - 이미지, 영상처리얼굴 인식, 이미지 생성
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