[ML 왕초보 개념] 머신러닝 정의와 학습 종류

머신러닝(machine learning)은 컴퓨터 프로그램이 데이터를 분석하고 학습하여 스스로 패턴을 발견하고 결론을 도출하는 인공지능 분야의 한 분야입니다.

머신러닝은 전통적인 프로그래밍과는 달리, 입력 데이터와 출력 데이터를 제공하고, 그 사이의 패턴을 찾는 방식으로 작동합니다. 즉, 프로그램이 스스로 데이터로부터 학습하고 결과를 예측하거나 판단하는 능력을 갖추게 됩니다.

머신러닝의 주요 알고리즘에는 회귀(regression), 분류(classification), 군집화(clustering), 차원 축소(dimensionality reduction), 강화학습(reinforcement learning) 등이 있습니다. 이러한 알고리즘은 데이터 분석, 이미지 및 음성 인식, 자연어 처리, 예측 분석 등 다양한 분야에서 사용됩니다.

머신러닝은 인간의 지능적인 행동을 모방하기 위해 개발되었으며, 이를 통해 데이터로부터 빠르고 정확한 결론을 도출하고 예측할 수 있습니다. 이러한 기술은 비즈니스, 의학, 금융, 공학 등 여러 분야에서 활용되어 혁신적인 결과를 이끌어내고 있습니다.

 

학습 종류

 

머신러닝에서는 크게 지도학습, 비지도학습, 준지도학습, 강화학습으로 학습을 분류할 수 있습니다.

1. 지도학습(Supervised Learning): 입력 데이터와 그에 해당하는 정답 데이터를 함께 제공하여 학습하는 방법입니다. 학습된 모델은 새로운 입력 데이터에 대한 출력을 예측할 수 있습니다. 예를 들어, 이미지 분류 문제에서, 각 이미지에 대해 레이블이 제공되며, 이 레이블을 기반으로 컴퓨터는 새로운 이미지에 대한 레이블을 예측합니다.
2. 비지도학습(Unsupervised Learning): 입력 데이터만을 제공하고, 출력 데이터는 제공하지 않는 방법입니다. 이 방법은 입력 데이터의 내부 구조를 이해하고, 데이터 간의 관계를 찾는 데에 유용합니다. 예를 들어, 고객 데이터에서 고객간의 그룹을 찾아내는 클러스터링이나, 이미지에서 비슷한 특징을 갖는 부분을 찾아내는 이미지 분할 등이 이에 해당합니다.
3. 준지도학습(Semi-Supervised Learning): 지도학습과 비지도학습을 함께 사용하는 방법으로, 입력 데이터 중 일부에만 레이블이 제공되는 경우입니다. 이 방법은 데이터가 많고 레이블을 만드는 비용이 큰 경우에 유용합니다.
4. 강화학습(Reinforcement Learning): 에이전트가 환경과 상호작용하며 보상을 최대화하는 것을 목적으로 하는 방법입니다. 예를 들어, 게임이나 로봇 제어 등에 적용되며, 보상을 최대화하는 방법을 찾아내는 것이 목적입니다.