머신러닝(Machine Learning)

머신러닝(Machine Learning)

 

인간의 학습 능력과 같은 기능을 컴퓨터에서 실현하고자 하는 기술 및 기법

인공지능의 연구분야 중 하나로 경험적 데이터를 기반으로 학습을 하고 예측을 수행하고 스스로의 성능을 향상시키는 시스템과 이를 위한 알고리즘을 연구하고 구축하는 기술이다. 머신 러닝의 알고리즘은 엄격하게 정해진 정적인 프로그램 명령들을 수행하는 것이라기보다 입력 데이터를 기반으로 예측이나 결정을 이끌어내기 위해 특정한 모델을 구축하는 방식을 취한다.

주로 명시적인 알고리즘을 설계하기 어렵거나 프로그래밍하기 어려운 작업들을 해결하기 위해 사용된다. 대부분의 알고리즘은 먼저 데이터가 생성한 잠재적인 메커니즘의 특징을 파악하여 복잡한 관계를 정량화한 후, 이 식별된 패턴을 사용하여 새로운 데이터에 대한 예측을 실시한다. 머신 러닝을 데이터로부터 유용한 규칙이나 지식표현 혹은 판단 기준등을 추출한다는 점에서 데이터마이닝이나 통계 및 수학적 최적화 문제와도 관련이 깊다.