2022-10-07 TIL (머신러닝이란?)

머신러닝이란? 기본적으로 기계를 학습시킨다는 개념이다.

 

먼저 보통 사람들이 머신러닝과 딥러닝을 헷갈려 하는데, 둘은 분명한 차이가 있다.

 

일단 딥러닝은 머신러닝에 포함된 개념중 하나이다. 다시 말하면 머신러닝이 진화한 개념이 딥러닝이다. 

 

머신러닝의 학습방법중 비지도학습을 예로 들면 머신러닝은 사용자가 데이터는 주되, 그 결과를 스스로 학습하여 예측된 결과를 도출해 내지만, 딥러닝은 그 데이터 자체를 스스로 학습하는 유형이다.

 

일단 알고리즘의 개념도 알아두어야 한다.

 

알고리즘

수학과 컴퓨터 과학, 언어학 또는 관련 분야에서 어떠한 문제를 해결하기 위해 정해진 일련의 절차나 방법을 공식화한 형태로 표현한 것, 계산을 실행하기 위한 단계적 절차 - 위키피디아

 

머신러닝에서 문제를 풀 때, 해답을 내는 방법을 크게 회귀 또는 분류로 나눌 수 있다.

 

먼저 회귀란?

다음과 같이 사진으로 나이를 예측하는 알고리즘을 개발한다고 할 때, 

나이의 값은 연속적이다. 예를 들어 1살, 2살, 3살, ..., 15살, 16살, ..., 89살, 90살...  이렇게 계속 나열될 수 있다.

이런식으로 출력값이 연속적인 소수점으로 예측하게 하도록 푸는 방법을 회귀라고 한다.

 

다음은 분류이다.

다음과 같이 성적이 0일때는 학점이 pass, 1일때는 Fail 로 분류하는 알고리즘을 짤 때에는 이진 분류(Binary classfication)이라고 한다.

다음과 같이 클래스가 5개인 겨웅에는 다중분류(Multi-class classification, Multi-label classification)라고 부른다.

 

회귀와 분류 두 개념을 같이 사용할 수 있다.