머신러닝(기계학습)

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안녕하세요 악어에듀 에디터입니다🐊💚

이번 아티클에서는 머신러닝(Machine Learning), 즉 기계학습에 대해 살펴보겠습니다.

머신러닝은 데이터를 사용하여 컴퓨터가 스스로 학습하도록 만드는 기술입니다. 사람이 직접 규칙을 입력하는 것이 아니라, 컴퓨터가 데이터를 분석해 규칙을 스스로 찾아내는 방식입니다.

🤖 머신러닝의 개념과 활용

머신러닝은 사람의 개입 없이도 데이터로부터 규칙을 학습하는 기술입니다.

• 기존의 프로그램은 사람이 명확한 조건과 규칙을 입력해야 동작함
• 머신러닝은 컴퓨터가 수많은 데이터를 바탕으로 패턴과 규칙을 스스로 발견함
• 이를 통해 개인 맞춤형 서비스 제공에 강력한 도구로 활용됨

예시로는 영상 추천, 쇼핑몰의 상품 추천, 음악 스트리밍 앱의 큐레이션 기능 등이 있습니다. 사용자의 선호와 행동을 분석해 최적의 결과를 제공하는 것이 머신러닝의 강점입니다.

출처 : 소프트웨어야 놀자

🧠 다양한 머신러닝 학습 방법

머신러닝에는 크게 세 가지 대표적인 학습 방식이 존재합니다:

• 감독 학습(Supervised Learning): 정답(레이블)이 있는 데이터를 사용해 컴퓨터가 예측 또는 분류하도록 학습합니다.

• 비지도 학습(Unsupervised Learning): 정답이 주어지지 않은 데이터를 통해 스스로 패턴이나 군집을 찾아냅니다.

• 강화 학습(Reinforcement Learning): 시행착오를 반복하면서 보상과 벌점 피드백을 통해 최적의 행동을 학습합니다.

이처럼 다양한 학습 방법들이 조화를 이루면서 AI의 성능을 높이고 더 정교한 결과를 만들어내는 기반이 됩니다.

출처 : 소프트웨어야 놀자

마무리

이번 악어에듀 아티클에서는 머신러닝(기계학습) 에 대해 다루었습니다.

머신러닝은 컴퓨터가 스스로 데이터를 통해 학습하고 사용자에게 더 나은 맞춤형 서비스를 제공하는 기술입니다.

감독 학습, 비지도 학습, 강화 학습 등의 방법은 AI 기술 발전의 핵심이 되는 요소로, 앞으로 머신러닝이 우리 삶에 가져올 긍정적인 변화를 기대해볼 수 있습니다.