머신러닝이란 인공지능의 한 분야로 간주되며 말 그대로 기계를 학습시키는 것이다.
또한 요즘 각광받고 있는 인공 신경망을 이용한 딥러닝 분야 역시 이 머신러닝의 한 분야라고 볼 수 있다.
범주로 표현해보면 이렇게 표현할 수 있다.
머신러닝은 파라미터에 따라 동작하는 알고리즘을 선택하고, 이 알고리즘에 데이터를 제공하여
알고리즘이 더 나은 동작을 하도록 파라미터를 수정하는 것이라고 할 수 있다.
머신러닝에서 다루어지는 주요한 문제도 위에 두 가지와 관련된 것들이며
아래와 같은 것들을 포함한다.
- 데이터를 활용하여 문제를 해결하는 방법을 개선할 수 있는 알고리즘을 찾는 것
- 얼마나 많은 훈련 데이터가 필요하며 확보할 수 있는 데이터는 얼마인가
- 현재의 문제와 데이터 뿐만 아니라 이전에 확보한 사전 지식을 활용할 수 있는가
- 학습의 성과를 측정할 수 있는 목표 함수가 무엇인가
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