AI-머신 러닝(machine learning)이란

머신 러닝(machine learning)(기계 학습)

 

위 그림과 같이 머신러닝은 인공 지능의 한 분야로

컴퓨터가 학습할 수 있도록 하는 알고리즘과 기술을 개발하는 분야를 말한다.

예를 들어 기계 학습을 통해서 수신한 이메일이 스팸인지 아닌지를 구분할 수 있도록 훈련할 수 있다.

1959년, Arthur Lee Samuel은 기계 학습을 “컴퓨터에게 배울 수 있는 능력, 즉 코드로 정의하지 않은 동작을 실행하는 능력에 대한 연구 분야”라고 정의하였다. 머신러닝은 명시적으로 프로그래밍하는 것이 아니라 과거의 데이터로부터의 학습을 통해 작업을 수행하는 방법을 컴퓨터에 가르치는 것이다.

 

머신러닝의 유형

머신러러닝은 아래와 같이 크게 3종류로 나눌수있다

• 지도학습 (Supervised Learning): 정답/오답을 알려주며 학습시키는 지도 학습 방식이다.
• 비지도학습 (Unsupervised Learning): 정답/오답이라는 답이 없는 데이터들을 자동으로 구집하여 규칙을 스스로 발견하게 하는 학습 방식이다. 우리 생활 속 문제는 대부분 이 방식으로 해결해야한다. 
• 강화학습 (Reinforcement Learning): 실패와 성공의 과정을 반복하며 학습해나가는 방식이다. 지속적인 시행착오를 통해 보상을 극대화하는 방법으로 학습이 진행된다.