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기계 학습

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AI의 하위 분야인 기계 학습.

기계 학습(機械學習) 또는 머신 러닝(package.lua 80번째 줄에서 Lua 오류: module 'Module:Langname/data' not found.: machine learning, ML)은 경험을 통해 자동으로 개선하는 컴퓨터 알고리즘의 연구이다.[1] 방대한 데이터를 분석해 '미래를 예측하는 기술'이자 인공지능의 한 분야로 간주된다. 기계 학습은 컴퓨터가 학습할 수 있도록 하는 알고리즘과 기술을 개발하는 분야로, 복잡한 패턴에 대한 학습을 통해 상황에 대한 예측과 의사 결정을 돕는다.[2] 기계 학습의 과정은 데이터 수집, 데이터 전처리, 모델 훈련, 평가, 개선으로 이뤄진다.[3] 기계 학습은 입력 데이터의 정확성에 따라 다양한 결과를 보여주기에,[4]

과정[편집]

기계 학습은 데이터 수집, 데이터 전처리, 모델 훈련, 평가, 개선의 과정을 거친다.[3]

기계 학습은 학습 모델, 데이터가 가지고 있는 특징들의 수, 그리고 학습을 위한 학습 데이터의 양에 의존한다. 입력 데이터는 처리되지 않은 실생활의 데이터로, 입력 데이터에 대한 정보가 가 반영된다면 학습 결과의 정확성 및 신뢰성은 향상될 수 있다.[5] 데이터 전처리는 데이터를 분류, 조정, 제외하여 기계 학습에 필수적인 데이터만을 선별하는 과정이다.[6] 데이터 전처리는 학습을 통해 작성되는 객체 함수의 속도와 정확성과 같은 성능에 영향을 준다.[7]

각주[편집]

  1. 스크립트 오류: "citation/CS1" 모듈이 없습니다.
  2. 전철홍 2024, 40쪽
  3. 3.0 3.1 전철홍 2024, 40쪽
  4. 황치곤 2020, 601쪽: "Machine learning based on real-world data may show a variety of learned results depending on the accuracy of the input data. As such, input data for machine learning is an important factor"
  5. 황치곤 2020, 601쪽: "Machine learning is based on the amount of learned data for learning, the learning model, and the number of features of the data[1] Input data is the unprocessed data with real-life information. The accuracy and reliability of the learned results can be improved if the information is used to make sense of these data and then used as learned data for machine learning"
  6. 황치곤 2020, 601쪽: "Data preprocessing is a method of classifying, adjusting, and eliminating data that are necessary for learning and unnecessary prior to learning"
  7. 황치곤 2020, 601쪽: "Preprocessing such information can improve the performance, such as processing speed and accuracy, of the generated objective function[2]"

참고 문헌[편집]

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같이 보기[편집]

틀:컴퓨터 과학



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