머신러닝(Machine Learning)
정해진 규칙을 개발자가 일일이 코드로 작성하는 대신, 대량의 데이터를 통해 컴퓨터가 스스로 패턴과 규칙을 찾아 학습하도록 만드는 AI 구현 방법입니다.
한눈에 보는 정의
머신러닝(Machine Learning)은 정해진 규칙을 개발자가 일일이 코드로 작성하는 대신, 대량의 데이터를 통해 컴퓨터가 스스로 패턴과 규칙을 찾아 학습하도록 만드는 AI(인공지능) (AI) 구현 방법입니다.
자세히 알아보기
- 예문: "스팸 메일을 걸러내는 필터는 수많은 스팸 사례를 학습한 머신러닝 모델을 활용한다."
- 정답이 표시된 데이터를 학습해 새로운 데이터의 결과를 예측하는 지도학습, 정답 없이 데이터 안의 패턴을 스스로 찾아내는 비지도학습 등 학습 방식에 따라 여러 갈래로 나뉩니다.
- 인간의 뇌 신경망 구조를 본떠 여러 층을 깊게 쌓아 학습하는 방식은 딥러닝(Deep Learning) (딥러닝)이라는 별도의 하위 분야로 발전했습니다.
- 학습에 사용한 데이터의 양과 품질이 모델의 성능을 크게 좌우하기 때문에, 좋은 데이터를 충분히 확보하는 것이 머신러닝 프로젝트의 핵심 과제로 꼽힙니다.