데이터 패턴을 통해 학습하는 머신러닝이란 (간단 정리)

머신 러닝이란

컴퓨터 시스템이 데이터에서 패턴을 학습하고 결정을 내릴 수 있는 기술이다.

이를 위해 알고리즘과 통계적 기법을 사용해 컴퓨터 모델을 훈련시킨다.

 
※기계학습이라고도 불리는 머신러닝

'머신러닝'과 '기계학습'은 같은 개념인데 다른 용어이다.

 
머신 러닝은 크게 지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습으로 나뉘는데, 각각 데이터의 특성에 따라 다양한 문제를 해결하는 데 사용된다.

지도 학습이란

레이블된 데이터를 기반으로 모델을 훈련하여 예측을 수행하고, 비지도 학습은 레이블 없는 데이터에서 패턴이나 구조를 발견한다.

강화 학습이란

보상을 최대화하는 방향으로 행동을 조정하는 방식으로 학습한다.
 
이러한 기술은 이미지 및 음성 인식, 자연어 처리, 게임 및 로봇 제어 등 다양한 분야에서 활용되며, 인공 지능 기술의 중요한 구성요소이다.

머신러닝을 활용한 사례 :

   ① 스마트 어시스턴트와 음성 인식: 
음성 인식 기술을 활용한 스마트 어시스턴트는 사용자의 음성을 인식하고 명령을 이해해 작업을 수행한다.
머신러닝 알고리즘은 사용자의 발음 및 언어 습득 패턴을 학습하고 텍스트 데이터를 분석하여 사용자의 요청을 해석하고 응답을 생성한다.
(스마트 어시스턴트와 음성 인식 활용한 예: Amazon Alexa, Apple Siri, Google Assistant)
 
  ②자율 주행 자동차:

자율 주행 자동차는 센서 및 카메라 데이터를 활용하여 주변 환경을 인식하고 머신러닝을 사용하여 도로 상황을 분석하며 운전 결정을 내린다.
 
 
[요약]
머신 러닝은 컴퓨터가 데이터에서 패턴을 학습하여 예측과 결정을 수행하는 기술이다.