[머신러닝] #1 머신 러닝 / 지도학습 [광주인공지능학원]

머신러닝

  machine learning(기계 학습)은 경험을 통해 자동으로 개선하는 컴퓨터 알고리즘의 연구입니다. 데이터에서 지섹을 추출하는 작업으로 머신러닝은 통계학, 인공지능, 컴퓨터 과학이 얽혀 있는 연구분야이며 예측분석이나 통계적 머신러닝으로도 불립니다. 

  영화, 영상 추천부터 음식주문, 쇼핑등 우리일상에 널리 퍼지고있습니다. 페이스북, 아마존, 넷플릭스 같은 복잡한 웹사이트들은 머신러닝 모델을 사용하여 구성요소의 대부분을 만들어냅니다.

 

머신러닝은 학습을통해 기계가 스스로 규칙을 만들어냅니다. 또한 데이터를 이용하여 특성고 패턴을 학습하고, 그 결과를 바탕으로 미지의 데이터에 대한 미래결과를 예측합니다.

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- 지도학습

  가장 많이 사용되는 모긴러닝 알고리즘들은 이미 알려진 사례를 바탕으로 일반화된 모델을 만들어 의사 결정 프로세스를 자동화하는 것들 입니다. 이 방식을 지도학습이라고 하며 사용자는 알고리즘에 입력과 기대되는 출력을 제공하고 알고리즘은 주어진 입력에서 원하는 출력을 만드는 방법을 찾습니다. 

  입력데이터로부터 기대한 출력이 나오도록 알고리즘을 가르치는것으로 앱을 지도 학습 문제로 구성할 수 있고 원하는 출력을 포함한 데이터셋을 만들 수 있다면 머신러닝이 문제를 해결할 수 있습니다.

지도 학습으로 만들 수 있는 것은

 

1. 편지 봉투에 손으로 쓴 우편번호 숫자판별

  입력은 손글씨를 스캔한 이미지이고 기대하는 출력은 우편번호 숫자입니다. 데이터셋을 만들려면 많은 편지봉투와 우편번호를 눈으로 확인해 원하는 출력값을 기록해놓아야합니다.

 

2. 의료 영상 이미지에 기반한 종양판단

  입력은 이미지이고 출력은 종양이 양성인지 판단여부입니다. 데이터셋을 만들려면 의료 영상 데이터베이스, 전문가의 의견이 필요합니다.  경우에 따라서는 종양이 암인지 확인하기위해 이미지 확인 외의 추가 분석을 해야 할 수도 있습니다.

 

3.  의심되는 신용카드 거래 감지

입력은 신용카드 거래 내역이고 출력은 부정 거래인지의 여부입니다. 데이터셋을 만드려면 신용 카드회사에 저장된 모든거래 내역과 고객이 잘못된 거래라고 신고한 내역이 필요합니다.

 

 

스마트인재개발원에서 진행된 수업입니다.

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