[ML] 머신러닝 이란?

오늘은 머신러닝의 개념에 대해 알아보겠습니다.

 

• 머신러닝이란?

머신러닝은 애플리케이션을 수정하지 않고도 데이터를 기반으로 패턴을 학습하고 결과를 추론하는 알고리즘 기법을 통칭합니다.

즉, 머신러닝은 프로그래밍을 하듯이 일일히 규칙을 명시해주는 것이 아닌 컴퓨터가 스스로 학습을 하여서 데이터로부터 의사결정을 위한 패턴을 스스로 학습합니다.

 

 

• 머신러닝이 필요한 이유?

1) 현실 세계의 복잡한 업무와 규칙을 구현하기 위한 매우 복잡하고 방대한 코드작성 대체가능

2) 수시로 변하는 업무환경, 정책, 사용자 성향에 따른 애플리케이션 구현의 어려움 해결

3) 많은 자원과 비용을 통해서 구현된 애플리케이션의 예측 정확성 문제 해결

4) 동일한 숫자라고 하더라도 여러 변형으로 인해 숫자인식에 필요한 여러 특징들을 if else와 같은 조건으로 숫자인식이 어려움.

 

• 응용분야

데이터 마이닝, 영상인식, 음성인식, 자연어 처리 등

 

• 머신러닝의 학습

머신러닝을 통해 복잡한 문제를 해결 하능하며, 머신러닝을 학습하기 위해 문제와 답만 주면 학습이 가능하다.

복잡한 문제를 데이터를 기반으로 숨겨진 패턴을 인지해 해결 가능 하다.

머신러닝의 알고리즘은 데이터를 기반으로 통계쩍인 신뢰도를 강화하고 예측오류를 최소화하기 위해 다양한 수학적 기법을 사용한다.