머신 러닝
머신 러닝(Machine Learning)은 컴퓨터 시스템이 데이터에서 학습하고 경험을 통해 스스로 개선하고 예측을 수행하는 인공지능 분야입니다. 머신 러닝은 알고리즘과 모델을 사용하여 데이터를 분석하고, 패턴이나 특징을 인식하며, 이를 통해 문제를 해결하거나 예측을 수행합니다.
머신 러닝은 지도 학습(Supervised Learning), 비지도 학습(Unsupervised Learning), 강화 학습(Reinforcement Learning) 등의 주요한 학습 방법을 사용합니다.
지도 학습: 지도 학습은 레이블이 지정된 입력 데이터를 사용하여 모델을 학습하는 방법입니다. 입력 데이터와 그에 해당하는 정답(레이블)을 쌍으로 제공하여 모델이 입력과 출력 간의 관계를 학습합니다. 이후 새로운 입력에 대해 모델은 정답을 예측하거나 분류를 수행할 수 있습니다. 지도 학습은 분류(Classification)와 회귀(Regression)와 같은 작업에 사용됩니다.
비지도 학습: 비지도 학습은 레이블이 없는 입력 데이터를 사용하여 모델을 학습하는 방법입니다. 데이터의 내부 구조나 패턴을 발견하거나 데이터를 그룹화하는 등의 작업을 수행합니다. 비지도 학습은 군집화(Clustering), 차원 축소(Dimensionality Reduction), 이상 탐지(Anomaly Detection) 등에 사용됩니다.
강화 학습: 강화 학습은 환경과 상호 작용하며 보상과 벌점을 받는 에이전트를 학습시키는 방법입니다. 에이전트는 현재 상태에서 최적의 행동을 선택하고, 환경으로부터 받는 보상을 최대화하기 위해 시행착오를 통해 학습합니다. 강화 학습은 게임, 로봇 제어, 자율 주행 자동차 등의 영역에서 활용됩니다.
머신 러닝은 데이터 기반의 패턴 인식과 예측을 수행하는 다양한 알고리즘과 모델을 포함하고 있습니다. 데이터의 양과 품질, 특징 선택, 알고리즘 선택 등이 머신 러닝의 성능에 영향을 미치며, 데이터 과학자와 엔지니어는 이러한 요소들을 고려하여 문제를 해결하고 최적의 모델을 구축합니다.
Last updated