1. 머신러닝(Machine Learning)이란?

• 인공지능의 한 분야로서, "컴퓨터에 명시적인 프로그램 없이 배울 수 있는 능력을 부여하는 연구"
• 데이터들을 주고 이를 학습하게 함으로써 새로운 지식을 얻어내는 분야
• 경험적 데이터를 기반으로 학습을 하고 예측을 수행하고 스스로의 성능을 향상시키는 시스템과 이를 위한 알고리븜을 연구하고 구축하는 기술 - 네이버 지식백과

2. 머신러닝 학습 종류

1. 지도 학습 (Supervised learning)

• "답"이 있고 이 답을 맞추는 것이 핵심
• "문제"와 "답"을 함께 제공하여 학습
• Training Data(학습 데이터)로부터 하나의 함수를 유추해내기 위한 기계학습의 한 방법
• 분류된 데이터 세트에서 학습해, 알고리즘이 학습 데이터에서 정확성을 평가하는데 사용할 수 있는 기준을 제공함
• EX) 스팸 분류 프로그램, 아파트 가격 예측
• 분류(Classfication)과 회귀(Regression)으로 나뉨
  • 분류
    • 몇 가지 옵션 중에 고르는 것
    • EX) 스팸 분류 프로그램
  • 회귀
    • 결과값이 무수히 많고 연속적인 것
    • EX) 가격 예측 프로그램

2. 비지도 학습(Unsupervised learning)

• "답"이 없고 이 답을 맞추는 것이 핵심
• "문제"만 제공, 프로그램이 알아서 "답"을 찾는 것
• 분류되지 않은 데이터를 제공하고, 알고리즘이 스스로 특징과 패턴을 추출함으로써 데이터를 이해하려고 노력함
• EX) 신문 기사들을 주고, 프로그램이 정답 없이 "비슷한" 기준대로 알아서 묶는 것

3. 강화학습

• 추후 추가예정