[IT/AI] 머신러닝 (정의, 특징, 유형 )

1. 머신러닝 정의

머신러닝(Machine Learning)은 컴퓨터 시스템이 데이터에서 패턴을 학습하고, 그 학습된 모델을 기반으로 새로운 데이터에 대한 예측, 분류, 군집 등 다양한 작업을 수행하는 인공지능의 핵심 분야 중 하나입니다. 머신러닝의 목적은 명시적인 프로그래밍 없이도 컴퓨터가 데이터에서 학습할 수 있도록 하는 것에 있습니다.

 

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2. 머신러닝 특징

- 학습 알고리즘

머신러닝은 주어진 데이터에서 특정 작업을 수행할 수 있도록 모델을 학습시키는데, 이를 달성하기 위한 학습 알고리즘이 필요합니다. 학습 알고리즘은 주어진 데이터와 예측 결과의 차이를 최소화하도록 모델을 조정합니다.

 

- 데이터의 특징과 레이블

머신러닝 모델은 학습 데이터를 구성하는 특징(feature)과 그에 대응하는 정답인 레이블(label)을 기반으로 학습됩니다. 모델은 주어진 특징에서 적절한 레이블을 예측하도록 학습됩니다.

 

- 지도학습과 비지도학습

지도학습은 레이블이 있는 데이터를 기반으로 모델을 학습시키는 방식이며, 비지도학습은 레이블이 없는 데이터에서 패턴을 찾아 모델을 학습시키는 방식입니다.

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3. 머신러닝 주요 유형

- 지도학습(Supervised Learning)

레이블이 있는 데이터를 기반으로 모델을 학습시키는 방식입니다. 입력 데이터와 정답(label)을 활용하여 모델을 학습하고 새로운 데이터에 대한 예측을 수행합니다.

 

- 비지도학습(Unsupervised Learning)

레이블이 없는 데이터에서 패턴을 찾아 모델을 학습시키는 방식입니다. 주로 데이터의 구조나 군집을 찾는 데 사용됩니다.

 

- 강화학습(Reinforcement Learning)

에이전트가 주어진 환경에서 행동을 선택하고 그 결과에 따라 보상을 받아 학습하는 방식입니다. 주로 게임이나 로봇 제어 등에 활용됩니다.