1.1 기계학습의 정의

학습이란?

• 경험을 통해 지식을 습득하는것

초기 정의 by Samual 1959

• 컴퓨터가 경험을 통해 학습하도록 프로그래밍 하는것

현대적 정의

• 아직정리 안함

상관관계

• 딥러닝 < 머신러닝 < AI < Science (사진으로 대체)

1.1.2 인공지능의 탄생과 발전

인공지능의 발전 과정

• 초기의 인공지능은 지식기반 방식이었지만 자체적인 한계로 인해 기계학습방식으로 넘어가게 되었다.

지식기반 방식(rule base)

• 판별하는 매우 자세한 기준을 세워 컴퓨터가 그 기준에 따라 판별하게 하는것
• 매우 많은 if문을 사용하는것과 같음
• 예외 경우가 많은 경우 인식이 어렵다
  • 사람의 손글씨
  • 종이 다른 강아지와 고양이

기계학습

• 데이터 중심방식

1.1.2 기계학습 개념

기계학습은 데이터를 통해 학습된 모델을 바탕으로 입력에 따른 예측을 하는 것

회귀 문제

• 입력에 따른 예측값이 실수인 경우
• 입력에 따른 예측값의 종류가 linear한(무한개 혹은 무수히 많은 경우)

분류 문제

• 입력에 따른 예측값이 부류(Class)값
• 입력에 따른 예측값의 종류가 2이상의 정수(개, 고양이 같이 2~n개인 경우)

기계학습 과정

1. 훈련집합
2. 모델링
3. 기계학습
4. 예측

목표

• 훈련집합이 아닌 테스트집합(실제 데이터)에 대한 오류 최소화
• 이를 일반화^{generalization}능력이라고 부른다

사람과 기계학습의 차이

기준	사람	기계학습
학습과정	능동적	수동적
데이터 형식	자연에 존재하는 그대로	일정한 형식을 따라 인위적으로 생성
동시 학습 여부	O	X
학습 원리에 대한 지식	조금씩 연구되어가고 있음	사람이 만들었기 때문에 명확함
수학 의존도	몰라도 됨	매우 높음
성능 평가	주관적	수치로 평가하여 객관적
역사	수백만년	60년 정도