머신러닝

1. 머신러닝의 정의

머신러닝은 데이터를 통해 컴퓨터가 스스로 학습하고 예측하는 인공지능 분야다. 머신러닝은 데이터 마이닝, 통계학, 최적화, 인공 신경망 등 다양한 분야에서 발전해 왔다.

머신러닝의 목적은 데이터를 활용하여 예측, 분류, 패턴 인식 등 다양한 작업을 수행하고, 인간의 판단을 대신하여 의사결정을 내리는 것이다.

 

2. 머신러닝 유형

2-1. 지도학습

지도 학습은 입력 데이터와 출력 데이터를 함께 학습하여, 새로운 입력 데이터가 주어졌을 때 정확한 출력을 예측하는 방법이다. 대표적인 지도 학습 알고리즘으로는 회귀(Regression)와 분류(Classification)가 있다.

회귀는 입력 데이터와 출력 데이터 간의 선형 또는 비선형 관계를 학습하여 연속적인 출력 값이 필요한 문제에 적용된다. 반면 분류는 입력 데이터와 출력 데이터 간의 분포를 학습하여 이산적인 출력 값이 필요한 문제에 적용된다. 

2-2. 비지도 학습

비지도 학습은 입력 데이터만으로 학습을 수행한다. 이를 통해 데이터의 특성이나 패턴을 파악하거나, 데이터를 클러스터링(Clustering)하는 등의 작업을 수행할 수 있다.

비지도 학습 알고리즘으로는 군집화(Clustering), 차원 축소(Dimensionality Reduction), 밀도 추정(Density Estimation) 등이 있으며, 이들은 데이터 분석, 이미지 처리, 음성 인식, 자연어 처리 등 다양한 분야에서 활용된다.

3. 머신러닝 학습 절차

1) 문제 정의: 학습을 통해 해결하고자 하는 문제를 정의한다.

2) 데이터 수집: 문제를 해결하기 위해 필요한 데이터를 수집한다.

3) 데이터 전처리: 수집한 데이터를 분석하기 쉽도록 전처리한다.

4) 모델 선택: 문제에 적합한 모델을 선택한다.

5) 모델 학습: 선택한 모델을 학습시킨다.

6) 모델 평가: 학습된 모델의 성능을 평가한다.

7) 모델 적용: 학습된 모델을 문제에 적용한다.

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스코어 예측 간단한 인공지능 

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