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추가 일자 : 20210906

머신러닝 이란 ?

머신러닝 

기계학습

Machine Learning

입력 데이터의 특성과 분포 경향 등에서 자동으로 데이터를 나구거나 재구성을 합니다.

[머신러닝] 

Arthur Samuel

일반적인 정의:

the field of study that gives computers the ability to learn without being explicitly programmed.

명시적인 프로그래밍 없이 컴튜터가 학습하는 능력을 갖추게 하는 연구 분야다. => 이전 정의 

공학적인 정의:

Tom Mitchell

어떤 작업 T에 대한 컴퓨터 프로그램의 성능을 P로 측정했을 때 경험 E로 인해 성능이 향상됬다면 , 이 컴퓨터 프로그램은 작업 T와 성능 측정 P에 대해 경험 E로 학습한 것이다.  => 최근 정의

A computer program is said to learn from experience E with respect to some class of tasks T and performance measure P, if its performance at tasks in T, as measured by P, improves with experience E.

P : Performance

T : Task

E : Experience

머신러닝 분류 :

20211015

통계 기반 머신러닝 은 이 분류와 예측을 프로그램화한 것으로 분류와 예측으로 주어진 데이터를 자동으로 계산해 특징량 feature을 추출합니다. 

추출한 특징량은 구성 요소와 기여도를 사람이 직접 확인하는 등의 추가 분석을 거쳐 통계 모델링을 하면 자동 처리에 이용할 수 있습니다.

출처 :

처음 배우는 인공지능

핸즈온 머신러닝 2판

인공지능:

사람 처럼 해동하도록 만들어진 장치 (또는 소프트웨어)

머신러닝 :

명시적인 프로그래밍 없이 컴퓨터가 학습하는 능력을 갖추게 하는 연구 분야.

Arthur Samuel, 1959

빅데이터 :

엄청  나게 많은 양의 데이터를 다루는 것

딥러닝 :

머신러닝에 포함된것이다.

수많은 기법중의 하나이다.

뉴런 층을 사용해서 

지도학습 Supervised Learning :

"답" 이 있고 이 답을 맞추는 게 학습의 목적

분류 classification :

여러가지 옵션에서 고르는 것 

회귀 regression :

연속적인 수에서 고르고 몇가지 옵션에서 고르지는 않다.

비지도 학습 Unsupervised Learning

"답" 이 없고 이 답을 맞추는 게 학습의 목적 

묶으는 기준이 프로그램이 한다.

k최근접 이웃 알고리즘

k- Nearest Neighbors Algorithm : KNN

가장 가까운 이웃 데이터 K개를 찾음

참조 :

처음 배우는 인공지능

핸즈온 머신러닝 2판