[Machine Learning] 기계학습이란?

Machine Learning 이란?

머신 러닝 또는 기계 학습은 컴퓨터 과학 중 인공지능의 한 분야로, 패턴인식과 컴퓨터 학습 이론의 연구로부터 진화한 분야이다. 머신 러닝은 경험적 데이터를 기반으로 학습을 하고 예측을 수행하고 스스로의 성능을 향상시키는 시스템과 이를 위한 알고리즘을 연구하고 구축하는 기술이라 할 수 있다. 머신 러닝의 알고리즘들은 엄격하게 정해진 정적인 프로그램 명령들을 수행하는 것이라기보다, 입력 데이터를 기반으로 예측이나 결정을 이끌어내기 위해 특정한 모델을 구축하는 방식을 취한다.

Machine Learning 역사

1959년 아서 사무엘(Arthur Samuel)이 기계 학습을 "컴퓨터에게 배울 수 있는 능력, 즉 코드로 정의하지 않은 동작을 싱행하는 능력에 대한 연구 분야"라고 정의하였다. 그는 1952년 체커를 소재로하여 기계 학습을 하여 스스로 강해질 수 있는 프로그램을 만들었다. 여기서 사용한 기계 학습은 파라미터 조정에 기초한 기계학습 방법이다.

Machine Learning 현황

머신 러닝은 컴퓨터 과학을 포함한 대부분의 모든 분야에서 활용되고 있으며, 컴퓨터 시각(문자 인식, 물체 인식, 얼굴 인식), 자연어 처리(자동 번역, 대화 분석), 음성 인식 및 필기 인식, 정보 검색 및 검색 엔진(텍스트마이닝, 스팸 필터, 추출 및 요약, 추천 시스템), 생물 정보학(유전자 분석, 단백질 분류, 질병 진단), 컴퓨터 그래픽 및 게임(애니메이션, 가상현실), 로보틱스(경로 탐색, 무인 자동차, 물체 인식 및 분류) 등의 분야에서 응용되고 있다.

Machine Learning 모델

• 일반화 : 과거의 데이터를 이용하여 기계 학습을 진행하여 새로운 패턴에 대해 효과적으로 처리할 수 있는 능력
• 데이터 마이닝 : 인터넷 등으로 인해 축적된 대용량 데이터를 해석하여 규칙성과 법칙을 찾아내는 행위의 총칭
• 텍스트 마이닝 : 데이터 마이닝의 대상이 문자나 문장 같은 텍스트일 때 부르는 명칭

[출처]

http://terms.naver.com/entry.nhn?docId=3347329&cid=40942&categoryId=32845