머신러닝이란? / TIL_221007

• 머신러닝

머신 러닝(ML)은 컴퓨터 프로그램이 알고리즘을 사용하여 데이터에서 패턴을 찾는 인공 지능 애플리케이션입니다. 인간에게 의존하지 않고 특별히 프로그래밍하지 않고도 이를 수행할 수 있습니다. 오늘날 세계에서 시장에 나와있는 거의 모든 인공 지능 (AI) 기술 발전과 애플리케이션의 배후에는 머신 러닝 알고리즘이 있습니다.

 

• 머신러닝의 회귀와 분류

머신러닝에서 문제를 풀 때, 해답을 내는 방법을 크게 회귀 또는 분류로 나눌 수 있습니다.

 

• 지도 학습 / 비지도 학습 / 강화 학습

지도 학습 : 정답을 알려주면서 학습시키는 방법

비지도 학습 : 정답을 알려주지 않고 군집화(Clustering)하는 방법

강화 학습 : 주어진 데이터없이 실행과 오류를 반복하면서 학습하는 방법

 

• 머신러닝의 대표적인 적용 사례

이미지 분류 : 제품 생산 시 제품의 이미지를 분석해 자동으로 분류하는 시스템

시맨틱 분할 : 인간의 뇌를 스캔하여 종양 여부의 진단

텍스트 분류(자연어 처리) : 자동으로 뉴스, 블로그 등의 게시글 분류

텍스트 분류 : 토론 또는 사이트 등에서의 부정적인 코멘트를 자동으로 구분

자연어 이해 : 챗봇(chatbot) 또는 인공지능 비서 만들기

회귀 분석 : 회사의 내년도 수익 예측

음성 인식 : 음성 명령에 반응하는 프로그램

데이터 시각화 : 고차원의 복잡한 데이터셋을 그래프와 같은 효율적인 시각 표현

추천 시스템 : 과거 구매이력, 관심 상품, 찜 목록 등을 분석하여 상품 추천

강화 학습 : 지능형 게임 봇 만들기