#1-(1) 머신러닝 소개

※ 이 글의 내용은 O'REILLY의 <파이썬 라이브러리를 활용한 머신러닝> 책을 기반으로 한다.

머신러닝 소개

• 머신러닝이란? 

 - 머신러닝(Machine Learning)은 인공지능의 한 분야로, 컴퓨터가 학습할 수 있도록 하는 알고리즘과 기술을 개발하는 분야이자, 데이터에서 지식을 추출하는 일종의 소프트웨어 및 프로그램을 일컫기도 한다. 

      - 머신러닝에는 지도 학습(Supervised Learning)과 비지도 학습(Unsupervised Learning)이 있다. 

• 지도 학습

 - 지도 학습(Supervised Learning) : 사용자가 데이터를 미리 분류하여, 입력과 그에 따른 출력을 가진 데이터 세트를 알고리즘에 제공하고, 알고리즘은  주어진 입력에서 원하는 출력을 만드는 '방법'을 찾는 방식이다.  입력 데이터로부터 기대한 출력이 나오도록 알고리즘을 가르치는 것이기 때문에, 입력과 출력 모두에서 학습하는 이러한 알고리즘들을 지도 학습 알고리즘이라한다.

 - 편지 봉투에 손으로 쓴 우편번호 숫자 판별(MNIST)이나 종양 판단같이 일상적으로 맞닥뜨리는 머신러닝이 필요한 분야에서, 주로 지도 학습이 이용된다.

• 비지도 학습

 - 비지도 학습(Unsupervised Learning) : 지도 학습과는 달리, 알고리즘에 입력은 주어지지만 출력은 제공되지 않는다. 성공 사례는 많으나, 비지도 학습을 이해하거나 평가하는 일은 쉽지 않다.

 - 뉴스들을 주제별로 나눈다거나 하는 등 기대되는 출력 값이 매우 많아 출력 데이터를 준비할 수 없을 때 사용된다.