01 Introduction AI Basic: 인공지능, 기계학습이란?

01 Introduction AI Basic: 인공지능, 기계학습이란?

 

기계학습(Machine Learning, ML)

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명시적인 규칙 없이 기계가 데이터로부터 학습하도록 하는 기술로, hard-coded(fixed) 규칙을 사용해 프로그램을 짜는 전통적인 컴퓨터 프로그래밍과는 구분되는 개념.

Fig1. Traditional Computer Program: Write programs using hard-coded(fixed) rules

Fig2. Machine Learning: Learn rules by looking at some training data

 

기계학습의 세 가지 키워드

	기계학습	기계학습을 위한 수학
Data 데이터	Image, text, languages, time series	Vectors, matrices, tensors
Model 모델	- Linear models - Deep neural networks - Kernel machines - Probabilistic models	- Linear algebra - Probability
Training and Inference 학습&추론	- Optimization - Regularization(Overfitting) - Batch or Online - Generalization	- Optimization - Estimation - Information theory - Matrix factorization

 

 

기계학습의 종류

1. 지도학습(Supervised Learning)

- Predictive approach

- 레이블(label)이 달려있는 데이터로 학습함

- 예시: 분류(classification), 회귀(regression)

 

2. 비지도학습(Unsupervised Learning)

- Descriptive approach

- 레이블(label)이 달려있지 않은 데이터에서 패턴을 찾는 것

- 예시: 클러스터링(clustering), 차원축소(dimensionality reduction)