[머신러닝 공부] 2. 머신러닝의 정의

머신러닝 입문자들의 필수코스라고 할 수 있는 앤드류 응 님의 강의를 번역해놓은 아래 브런치를 참고하여 공부하고 핵심내용만 정리해보고자 한다.

 

원문 출처 : brunch.co.kr/@linecard/438

앤드류 응의 머신러닝 (1-2) : 머신러닝의 정의

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무엇이 머신러닝이고 무엇이 머신러닝이 아닌가? 머신러닝의 정의

 

아서사무엘의 정의 :

"머신러닝이란 컴퓨터가 명시적인 프로그램이 없어도 스스로 학습할 수 있는 능력을 연구하는 학문이다."

인간과는 달리 수만번 반복할 끈기가 있으므로 경험을 통해 정보를 축적 할 수 있다.

이는 오래된 정의이다.

 

톰미셀교수 :

"프로그램은 경험(E)으로부터 학습한다. 프로그램이 일정수준의 성능측정(P)을 가지고 작업(T)을 수행한다고 했을때 경험(E)이 증가함에 따라 작업(T)을 수행하는 성능(P)이 향상될 수 있다."

 

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머신러닝의 주요한 두 가지는 "지도학습" 과 "비지도학습"

 

지도학습(Supervised learning)은 작업을 수행하는 방법을 가르친다.

비지도학습(Unsupervised learning)은 인공지능이 스스로 학습하게한다.

 

추가적으로 강화학습(Reinforcement learning)은 인공지능이 데이터 없이 시행착오를 통해 학습한다.