생활코딩 - 머신러닝1

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📝 (Machine Learning)이란?

• 머신러닝은 인공지능(AI)의 하위 집합입니다. 학습과 개선을 위해 명시적으로 컴퓨터를 프로그래밍하는 대신, 컴퓨터가 데이터를 통해 학습하고 경험을 통해 개선하도록 훈련하는 데 중점을 둡니다.
• 머신러닝에서 알고리즘은 대규모 데이터 세트에서 패턴과 상관관계를 찾고 분석을 토대로 최적의 의사결정과 예측을 수행하도록 훈련됩니다.
• 머신러닝 애플리케이션은 적용을 통해 개선되며 이용 가능한 데이터가 증가할수록 더욱 정확해집니다.
• 머신러닝의 응용 분야는 주거 공간부터 장바구니, 엔터테인먼트 미디어, 의료에 이르기까지 우리 주변에 퍼져 있습니다.

🤖 머신러닝과 인공지능은 상관관계가 어떻게 되나요?

• 머신러닝과 그 구성요소인 딥러닝, 신경망은 모두 AI의 세부 하위집합입니다.
• AI는 의사결정과 예측을 수행하기 위해 데이터를 처리합니다.
• AI는 머신러닝 알고리즘으로 데이터를 처리할 뿐 아니라 추가 프로그래밍 없이도 데이터를 학습하면서 지능화합니다.
• 인공지능은 모든 머신러닝 관련 하위 집합을 포괄하는 상위집합입니다.
• 첫 번째 하위집합은 머신러닝이며, 그 안에 딥러닝이 있고 딥러닝 안에는 신경망이 있습니다.

🧠 머신러닝은 작동 방식이 어떻게 되나요?

• 머신러닝은 다양한 알고리즘 기법을 적용하는 여러 유형의 머신러닝 모델로 구성됩니다.
• 데이터의 특성과 원하는 결과에 따라 지도, 비지도, 준지도, 강화 등 네 가지 학습모델 중 하나를 적용할 수 있습니다.
• 사용 중인 데이터 세트와 원하는 결과에 따라 각 모델 내에서 하나 이상의 알고리즘 기법을 적용할 수 있습니다.
• 머신러닝 알고리즘은 기본적으로 사물 분류, 패턴 발견, 결과 예측, 정보 기반 의사결정 등을 수행하도록 설계됩니다.
• 알고리즘은 하나씩 사용할 수도 있고 복잡하고 보다 예측 불가능한 데이터가 포함된 경우에는 정확도를 극대화하기 위해 여러 알고리즘을 결합할 수도 있습니다. 

출처: https://www.sap.com/korea/products/artificial-intelligence/what-is-machine-learning.html

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