머신러닝, 인공지능이란?

우선 이 글을 작성하기에 앞서 좋은 영상을 올려주신 유튜브 김성범[ 소장 / 인공지능공학연구소 ] 님께 감사 인사를 드립니다.

머신러닝, 인공지능이란?

Machine Learning

머신러닝 이란 직역하자면 “기계가 스스로 학습을 한다” 이다.

다만 실제로는 스스로 학습을 하기 보다는 사람에 의해 학습을 하게 된다.

좀 더 풀이하자면 인간이 개발한 알고리즘을 컴퓨터 언어(Python, Java, C++, ….)를 통해 기계에게 학습 시키는 행위이다.

 

머신러닝의 데이터

다변량 데이터

관측치 \ 변수	X1	…	Xi	…	Xp
N1	X11	…	X1i	…	X1p
…	…	…	…	…	…
Ni	Xi1	…	Xii	…	Xip
…	…	…	…	…	…
Nn	Xn1	…	Xni	…	Xnp
- 관측치 : 샘플 (고객, 제품, 청구건, 환자, ….)
- 변수: 각 관측치의 특성치

 

머신러닝 데이터의 구조

입력값(학습 데이터 또는 추론 데이터)와 출력값(정답) 으로 이루어져 있다

 

머신러닝 모델링

위와 같은 머신러닝의 데이터 구조를 보았을 때 모델링은 다음과 같이 이루어진다.

x 값이 들어갔을 때 y라는 정답이 나오는 수식을 만드는 행위라고 이해할 수 있다.

 

 

머신러닝 데이터의 구분

데이터는 학습 데이터와 테스트 데이터로 나뉘게 되는데

학습용 데이터는 모델을 구축 할 때 사용이 되고, 테스트용 데이터는 검증시 사용하게 된다.

다만 추후 더 깊이 들어가게 되면 알게 되겠지만 추가적으로 학습 데이터를 validation data로 나누어 검증하게 된다.

 

머신러닝 모델의 종류

모델의 종류는 간단하게 보자면 아래 이미지와 같이 선형, 비선형, 딥러닝 또는 아래 이미지에 없는 가지치기, 랜덤 등등이 있다.

아래 모델의 종류는 어떠한 문제를 해결할 것인가에 따라 달라질 수 있다.

 

참고

김성범[ 소장 / 인공지능연구소 ], https://youtu.be/pFyFHUmxgu0