Machine Learning

Machine Learning (기계학습)

Explicit Programming의 한계

Explicit programming이란 프로그래머가 모든 경우에 대해서 분기를 만들고 명령을 하는 것을 말한다.

 

Explicit programming에는 다양한 경우에 대해 모든 것을 고려할 수 없다는 한계를 가지고 있다.

예를 들어, 스팸메일 필터링, 자율주행 같은 경우에는 판단하기에 너무 많은 경우가 있기 때문에 이를 모두 고려하면서 프로그래밍 할 수 없다.

 

이를 극복하기 위해 machine learning을 이용한다.

프로그래머가 모든 경우에 대해서 프로그래밍 하는 것이 아니라, 컴퓨터가 스스로 학습하며 판단하는 것이다.

 

Supervised Learning vs. Unsupervised Learning

학습 방법에 따라 크게 2가지로 분류할 수 있다.

• Supervised learning
  • traning set에 대해 라벨링을 해서 학습을 시키는 방법
  • 일반적으로 주로 사용되는 방법이다.
  • 예 : image labeling, predicting exam score, email spam filter
• Unsupervised learning
  • 데이터를 보고 스스로 학습하는 방법
  • 데이터에 라벨링을 하기 어려운 경우에 유용하다.