[NIPA AI 교육/응용] 00. 인공지능/머신러닝 개론

1. 빅데이터의 등장

- 4차 산업 흐름에 따라 수 많은 정보가 디지털 데이터로 저장되고 있음

- 빅데이터를 통하여 IoT, 클라우드, 머신러닝 기술이 상호 협력함

 

2. 빅데이터와 머신러닝

- 머신러닝은 빅데이터를 분석할 수 있는 강력한 툴

- 기존 통계학 및 시각화 방법의 한계를 해결

 

 

3. 머신러닝

- 명시적으로 프로그래밍을 하지 않고도 컴퓨터가 학습할 수 있는 능력을 갖게 하는 것

- 지도학습, 비지도학습, 강화학습으로 분류가 됨

 

3.1. 지도학습 vs 비지도학습

- 예측해야 할 결과에 대한 정답 데이터, 즉 타겟이 있는지의 여부에 따라 지도, 비지도로 나뉨

- 즉, 지도는 타켓이 있는 데이터, 비지도는 타겟이 없는 데이터를 뜻함

 

3.2. 강화학습

- 학습할 수 있는 데이터가 없어도 기계가 스스로 학습할 데이터를 생성하고, 그 데이터를 바탕으로 학습을 진행

ex) 최신으로 나온 알파고