머신 러닝

1 개요

machine learning

기계 학습, 머신 러닝

• 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
• 주어진 데이터를 이용해 스스로 학습하고 적합한 모델을 만들어냄
• 정적으로 주어진 프로그램이 아닌 입력된 데이터로부터 모델을 만들어 예측·결정함

알고리즘이 좋아도 데이터의 품질이나 양이 부족하면 좋은 결과를 얻기 어려움

• 활용예시: 스팸메일 필터링, 상품추천 서비스, 지능형 개인비서

 

2 알고리즘 유형

기계학습 알고리즘 목록 문서를 참고하십시오.

• 지도 학습
• 비지도 학습
• 준 지도 학습
• 강화 학습

3 방법론

• 결정 트리
• 서포트 벡터 머신
• 뉴럴 네트워크
• 비선형 회귀

4 팁

• 앙상블
• 커널 메소드

5 같이 보기

• 컴퓨터 시각
• 데이터 마이닝
• 패턴 인식
• 딥 러닝
• 인공지능
• 계산통계학
• 머신러닝 튜토리얼
• 머신러닝 알고리즘 목록
• 제레미 하워드, 기계학습이 가져올 놀랍고 끔찍한 효과

6 참고

• http://en.wikipedia.org/wiki/Machine_learning
• 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