머신러닝(Machine Learning): 기계학습 이란?
최근에 빅데이터 관련 이슈와 관련하여 포스팅을 하였는데요. 빅데이터에 사용되는 도구로
활용되는 것 중의 하나가 바로 머신러닝(기계학습) 입니다.
즉, 기계에 학습을 시키는 기술이지요.
기계학습의 예는 대표적으로 체스나 장기,바둑 등이 있지요.
이런 인공지능 소프트웨어 중에는 과거의 대전기록을 이용하여 어떤 상황에서 어떻게 대응하는
것이 좋은지를 자동으로 조사해서 학습하는 것입니다.
이런 학습은 '일반화' 라고 일컫습니다.이렇게 기계학습의 시초인 '기계학습연구시작' 단계는
바로 1950년대로 거슬러 올라갑니다.
이때에 인공지능 연구 분야에서 게임을 대상으로 다뤘는데요. 방금 말한 체스 같은 것이 대표적인
예입니다. 학습과 추론을 통해서 지적 행동에 따라 대전을 진행하는 모습이 있습니다.
* 기계학습 연구발전(1970년대)
* 진화연산 방법에 기초한 기계학습 제안(1970년대 ~ 현재)
: 유전자 알고리즘
* 강화학습(1990년대 ~ 현재):
잘되면 그 방향으로 더 잘사용하게 한다는 것
* 데이터마이닝(1990년대말 ~ 현재):
네트워크에 축적된 대용량 데이터에 기초해
어떤 특정한 경향과 규칙을 찾아 냄
* 신경망(1940년대 ~ 현재):
생물의 신경조직 움직임을 모델로 하여 정보를 처리하는 구조
p.s 머신러닝 이라고 치면 어떻게 된게 정보가 아예 전무 하다 시피 하네요...
그래서 짧게 나마 머신러닝에 대해 학습하고 공부하는 것을 정리하는 것도 의미가 있을 것 같습니다.
