(1) 머신러닝이란?

인공지능 - 이론 카테고리에서는 머신러닝 딥러닝에 대한 기초적 이론들을 다루고 있습니다.

 

이번 글에서는 머신러닝에 대한 정의에 대해 정리하였습니다.

 

1. 머신러닝이란?

- 데이터를 사용하여 자동으로 성능을 향상하는 알고리즘을 연구하는 학문입니다.

 

쉽게 설명하자면, 사과를 분류하는 문제가 있다고 생각해봅시다.

 

원시적인 프로그래밍 방법을 사용해 인간이 사과를 분류한다고 한다면 굉장히 복잡한 계산들을 통해 분류를 해낼

수 있을 것입니다.

 

만약 분류해야 하는 과일이 100개가 넘는다고 하면 알고리즘을 개발해야 하는 개발자는 매일 밤 야근에 시달릴 것입니다. (그렇게 해도 성공적인 분류 작업을 해낼 수 있을지는... )

 

 

하지만 머신러닝은, 이 문제를 보다 유동적으로 해결해줍니다.

 

사과 이미지를 5000개 준비하고 이미지 분류 머신러닝 알고리즘을 활용해서 적절한 모델을 학습시킨다면 원시적인 프로그래밍 방법보다 편할 뿐만 아니라, 실제 제품을 런칭했을 때의 일반화 오차도 적을 때가 대부분입니다.

 분류해야 하는 과일이 100개가 넘더라도 품질이 좋고 많은 데이터셋만 있다면 원시적 프로그래밍보다 훨씬 더 나은 결과를 도출할 수 있을 것입니다.

 

예를 든 내용에서 짐작할 수 있었겠지만, 원하는 모델을 학습시키기 위해서는 품질이 좋고 많은 데이터셋이 중요합니다.