What is Machine learning?

Machine learning 이란? : 스스로 변화하는 프로그램
머신 러닝은 인공지능의 부분 집합이며 소프트웨어 및 프로그램이다.

머신 러닝은 동적으로 동작하며 특정한 변화를 위해 인간의 개입을 필요로 하지 않는다.
어떠한 작업에 대해 꾸준한 경험 및 학습을 통해 작업에 대한 성능을 향상시키는 것이 머신 러닝이다.

반대로 입력을 기반으로 프로그래머가 의도한대로 흘러가는 일반적인 프로그램을 Explicit program 이라 한다.

머신 러닝은 주어진 자료나 현상을 통해서 학습을 하는데 학습 방법에 따라 Supervised / Unsupervised learning 으로 나뉜다.

Supervised learning은 특징(label)이 정해져있는 데이터(Training set)를 가지고 학습을 한다.

X	Y
3,6,9	3
2,5,7	2
2,3,5	1

위와 같은 data의 집합을 Training (data) set라 하며 X는 input data(특징을 가진 데이터), Y는 레이블(특징)을 의미한다.

트레이닝 셋을 통해 학습을 하게되면 label에 대한 모델이 생성된다.
모델에 특정 인풋 데이터를 넣을 경우 학습한 능력을 토대로 결과를  출력한다.

 

Unsupervised learning은 레이블이 정해져있지 않은 데이터를 가지고 한다.
레이블을 정확히 구분하기가 어려워 데이터 자체를 분석하며 숨겨진 특징이나 구조를 발견하는 학습 방법이다.

예를 들면 소셜 네트워크 서비스에서 연결성이 있는 사람끼리 분석하고 싶을 때 사람마다 레이블을 나누어서 데이터를 주기가 어렵다.
만약, Unsupervised learning 방식으로 학습을 시키게 되면 주어진 데이터를 스스로 분석하며 숨겨진 특징을 발견하여 스스로 그룹핑 작업을 할 수 있다.