"머신 러닝"의 두 판 사이의 차이

(새 문서: ==개요== ;machine learning ;기계 학습, 머신 러닝 *인공지능의 한 분야 *컴퓨터가 학습할 수 있도록 하는 알고리즘과 기술을 개발하는 분야...)
 
잔글 (123.141.154.106(토론)의 편집을 Jmnote의 마지막 판으로 되돌림)
태그: 일괄 되돌리기
 
(사용자 3명의 중간 판 38개는 보이지 않습니다)
1번째 줄: 1번째 줄:
==개요==
==개요==
;machine learning
;[[machine]] [[learning]] (ML)
;기계 학습, 머신 러닝
;[[機械]] [[學習]]
*[[인공지능]]의 한 분야
;기계 학습, 머신 러닝<ref>"기계 학습" 339,000개, "머신 러닝" 217,000개</ref>
*컴퓨터가 학습할 수 있도록 하는 알고리즘과 기술을 개발하는 분야
* [[인공지능]]의 한 분야
* 데이터로부터 학습하고 예측하는 알고리즘을 연구하는 기술
* 인간의 학습능력과 같은 기능을 컴퓨터에 부여하기 위한 기술
* 컴퓨터가 학습할 수 있도록 하는 알고리즘과 기술을 개발하는 분야
* 인공지능의 패턴인식과 계산학습 이론에서 발전한 컴퓨터과학의 한 분야
* 인간의 학습 능력과 같은 기능을 컴퓨터에서 실현하고자 하는 기술 및 기법
* 입력 데이터를 바탕으로 예측 모델을 구축(학습)하는 프로그램 또는 시스템
* 컴퓨터가 데이터를 통해 유의미한 패턴과 통계적인 함수를 발견하여 행동의 지침이 되는 지식<ref>예: 예측, 분류, 회귀, 추천</ref>을 얻어내는 행위
* 주어진 데이터를 이용해 스스로 학습하고 적합한 모델을 만들어낸다.
* 정적으로 주어진 프로그램이 아닌 입력된 데이터로부터 모델을 만들어 예측·결정한다.
:알고리즘이 좋아도 데이터의 품질이나 양이 부족하면 좋은 결과를 얻기 어렵다.
* 활용예시: 스팸메일 필터링, 상품추천 서비스, [[지능형 개인비서]]
* 학습된 모델은 시스템에서 모델을 학습시키는 데 사용한 데이터와 동일한 분포에서 추출되지만 이전에 나타나지 않은 새로운 데이터에 대해 유용한 예측을 수행하는 데 사용된다.
: 머신러닝은 이러한 프로그램 또는 시스템과 관련된 학문 분야를 가리키는 용어이기도 하다.
 
[[파일:compare_AI_ML_DL.png|330px]]


==알고리즘 유형==
==알고리즘 유형==
{{참고|기계학습 알고리즘 목록}}
{{참고|기계학습 알고리즘 목록}}
*[[지도 학습]]
* [[지도 학습]]
*[[자율 학습]]
* [[비지도 학습]]
*[[준 지도 학습]]
* [[준 지도 학습]]
*[[강화 학습]]
* [[강화 학습]]
 
==방법론==
* [[결정 트리]]
* [[서포트 벡터 머신]]
* [[뉴럴 네트워크]]
* [[비선형 회귀]]
 
==팁==
* [[앙상블]]
* [[커널 메소드]]


==같이 보기==
==같이 보기==
*[[컴퓨터 시각]]
{{z컬럼3|
*[[데이터 마이닝]]
* [[딥 러닝]]
*[[패턴 인식]]
* [[인공지능]]
*[[인공지능]]
* [[패턴 인식]]
* [[계산통계학]]
* [[컴퓨터 시각]]
* [[데이터 마이닝]]
* [[머신러닝 용어집]]
* [[머신러닝 방법론]]
* [[머신러닝 알고리즘 목록]]
* [[지도학습, 비지도학습, 강화학습]]
* [[제레미 하워드, 기계학습이 가져올 놀랍고 끔찍한 효과]]
}}


==참고 자료==
==참고==
*http://en.wikipedia.org/wiki/Machine_learning
* http://en.wikipedia.org/wiki/Machine_learning
*http://terms.naver.com/entry.nhn?docId=828297&cid=50376&categoryId=50376
* http://terms.naver.com/entry.nhn?docId=828297&cid=50376&categoryId=50376
* http://www.moreagile.net/2015/05/how-to-start-machine-learning-study.html
* https://www.youtube.com/playlist?list=PLLssT5z_DsK-h9vYZkQkYNWcItqhlRJLN
* https://www.coursera.org/learn/machine-learning


[[분류: 인공지능]]
[[분류:머신러닝]]

2023년 1월 22일 (일) 15:24 기준 최신판

1 개요[ | ]

machine learning (ML)
機械 學習
기계 학습, 머신 러닝[1]
  • 인공지능의 한 분야
  • 데이터로부터 학습하고 예측하는 알고리즘을 연구하는 기술
  • 인간의 학습능력과 같은 기능을 컴퓨터에 부여하기 위한 기술
  • 컴퓨터가 학습할 수 있도록 하는 알고리즘과 기술을 개발하는 분야
  • 인공지능의 패턴인식과 계산학습 이론에서 발전한 컴퓨터과학의 한 분야
  • 인간의 학습 능력과 같은 기능을 컴퓨터에서 실현하고자 하는 기술 및 기법
  • 입력 데이터를 바탕으로 예측 모델을 구축(학습)하는 프로그램 또는 시스템
  • 컴퓨터가 데이터를 통해 유의미한 패턴과 통계적인 함수를 발견하여 행동의 지침이 되는 지식[2]을 얻어내는 행위
  • 주어진 데이터를 이용해 스스로 학습하고 적합한 모델을 만들어낸다.
  • 정적으로 주어진 프로그램이 아닌 입력된 데이터로부터 모델을 만들어 예측·결정한다.
알고리즘이 좋아도 데이터의 품질이나 양이 부족하면 좋은 결과를 얻기 어렵다.
  • 활용예시: 스팸메일 필터링, 상품추천 서비스, 지능형 개인비서
  • 학습된 모델은 시스템에서 모델을 학습시키는 데 사용한 데이터와 동일한 분포에서 추출되지만 이전에 나타나지 않은 새로운 데이터에 대해 유용한 예측을 수행하는 데 사용된다.
머신러닝은 이러한 프로그램 또는 시스템과 관련된 학문 분야를 가리키는 용어이기도 하다.

Compare AI ML DL.png

2 알고리즘 유형[ | ]

3 방법론[ | ]

4[ | ]

5 같이 보기[ | ]

6 참고[ | ]

  1. "기계 학습" 339,000개, "머신 러닝" 217,000개
  2. 예: 예측, 분류, 회귀, 추천
문서 댓글 ({{ doc_comments.length }})
{{ comment.name }} {{ comment.created | snstime }}