[머신러닝/딥러닝 기초] 1. 머신러닝(Machine Learning, 기계학습)이란 무엇인가?

머신러닝(기계학습)과 딥러닝에 대해 공부하다가, 남들에게 설명할 수 있을 만큼 기초 이론에 대한 복습이 필요하다고 생각되어 차근차근 글을 올려보려고 합니다.

 

머신러닝(기계학습)이란?

기본서와 백과사전에는 항상 기계학습에 대해 아서 사무엘(Arthur Samuel, 1959)의 말을 인용합니다.

"머신러닝은 명시적인 프로그래밍 없이 컴퓨터가 학습하는 능력을 갖추게 하는 연구 분야다."

이 말을 그대로 받아들이면 이해가 어렵지 않다고 생각합니다.

기계학습은 여러 종류의 데이터들로부터 컴퓨터가 학습할 수 있도록 프로그래밍하는 과학이라고 정의할 수 있습니다.

 

 

머신러닝을 왜 사용할까?

머신러닝을 사용하면 이미지, 텍스트, 음성 등의 데이터들을 사용해 여러 가지 작업을 할 수 있습니다.

간단하게는 텍스트를 분석해 분류하는 것에서부터, 이미지 처리를 통한 객체 탐지, 다양한 챗봇 시스템, 고객에게 추천 서비스를 제공 등 사용자의 편의뿐 아니라 기업의 수익에까지 영향을 미칠 수 있습니다.

 

 

머신러닝 시스템의 종류

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2. 머신러닝 시스템의 종류