[엘카데미] 엘카데미 챌린지_누구나 이해할 수 있는 머신러닝 기초체력_17일차

 

[이론2] 누구나 이해하는 머신러닝의 원리

 

1950년대 인공지능 (Artificial Intelligence)

1980년대 머신러닝 (Machine Learning) => 기계가 학습을 하게 하면 어떨까?

2010년대 딥러닝 (Deep Learning) => 기계도 사람처럼 생각을 할 수 있을까?

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프로그래밍 방식의 변화

기존의 프로그래밍 방식

- 데이터와 규칙을 입력하여 계산한 결괏값 출력

 

머신러닝

- 데이터와 결괏값을 입력하여 규칙 찾기 (인간의 학습과 유사)

- 복잡성을 많이 부여할수록 학습 속도와 정확성 결정

ex. 고양이와 강아지 사진을 주고 학습시킨 다음 고양이 사진을 다시 줬을 때, 고양이인지 알아볼 수 있는 것

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현재 머신러닝이 각광 받는 이유 (ABC)

AI Algorithm

    - 관련 논문이 많이 나왔음

    - 학습하는 데이터에 따라 알고리즘이 바뀌는데 최근에 많이 발전

Big Data

- 학습을 위해서는 데이터가 필요한데 현재 빅데이터 시대로 데이터가 많음

Cloud

- 학습을 위한 컴퓨팅 파워와 계산 능력을 클라우드에서 할 수 있음

 

=> 서로 영향을 미치면서 발전함

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머신러닝 학습 방법

지도학습 (Supervised Learning)

- 데이터와 결괏값(정답지)를 모두 주고 학습하는 방식

- 광고나 이커머스에 많이 활용

- 보편적으로 많이 활용하는 머신러닝

 

비지도학습 (Uansupervised Learning)

- 정답지를 주지 않고 데이터만 주어 학습하는 방식

- 자율주행 등에 활용

- 클러스터링, GAN 등의 알고리즘이 해당

 

강화학습 (Reinforcement Learning)

- 아무것도 주지 않고 스스로 데이터를 만들며 학습하는 방식

- 대표적인 사례로는 알파고