인공지능 - 머신 러닝 편

지난 공학트렌드에서는 인 공지능의 한 분야 인 딥 러닝 에 대해 살펴보았다 . 딥 러닝의 정 의와 학습 방법 의 유형 에 대해 알아 보고 적용 사례를 살펴보면서 활 용 방법을 고민해보았다 . 이번 공학트렌드에서는 머신 러닝에 대해 알아본다 . 머신 러닝에는 다양한 개념과 방법이 존재하기 때문 에 주요 한 개념과 자 주 사용되는 알고리즘 중심으로 알아본다 . 지난 공학트렌드의 딥 러닝도 머신러닝의 한 부 분이다 .

머신 러닝의 정의
사전적인 정의를 살펴보면, 백과사전에서는 머신 러닝을 “인공지능의 연구 분야 중 하나로, 인간의 학습 능력과 같은 기능을 컴퓨터에서 실현하고자 하는 기술 및 기법이다” 라고 정의한다. 조금 좁혀서 정의하면 “엄청난 양의 데이터를 스스로 학습하고 정리하여 문제에 대한 해답을 찾아내는 기법이다” 라고 할 수 있다. 최근에는 “학습된 내용을 기반으로 미래를 예측” 하는 것까지 범위에 포함시키고 있다.
사람은 고양이가 어떤 생김새인지 알고 있으면, 처음 본 고양이라도 고양이로 인식한다(그림 1 참조). 하지만, 기계의 경우 고양이마다 고양이라는 인식표를 붙여서 데이터베이스에 저장해야 한다(그림 2 참조).
 

 

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