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* 인공지능의 패턴인식과 계산학습 이론에서 발전한 컴퓨터과학의 한 분야 | * 인공지능의 패턴인식과 계산학습 이론에서 발전한 컴퓨터과학의 한 분야 | ||
* 인간의 학습 능력과 같은 기능을 컴퓨터에서 실현하고자 하는 기술 및 기법 | * 인간의 학습 능력과 같은 기능을 컴퓨터에서 실현하고자 하는 기술 및 기법 | ||
* 컴퓨터가 데이터를 통해 유의미한 패턴과 통계적인 함수를 발견하여 행동의 지침이 되는 지식<ref>예측, 분류, 회귀, 추천</ref>을 얻어내는 행위 | * 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 만들어냄 | * 주어진 데이터를 이용해 스스로 학습하고 적합한 모델을 만들어냄 | ||
* 정적으로 주어진 프로그램이 아닌 입력된 데이터로부터 모델을 만들어 예측·결정함 | * 정적으로 주어진 프로그램이 아닌 입력된 데이터로부터 모델을 만들어 예측·결정함 | ||
2020년 3월 16일 (월) 00:14 판
1 개요
- machine learning
- 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
- 컴퓨터가 데이터를 통해 유의미한 패턴과 통계적인 함수를 발견하여 행동의 지침이 되는 지식[2]을 얻어내는 행위
- 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.3 방법론
4 팁
5 같이 보기
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
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