Machine Learning? Neural Network?

Machine Learing

기계 학습(機械學習) 또는 머신 러닝(영어: machine learning)은 인공 지능의 한 분야로, 컴퓨터가 학습할 수 있도록 하는 알고리즘과 기술을 개발하는 분야를 말한다. 가령, 기계 학습을 통해서 수신한 이메일이 스팸메일인지 아닌지를 구분할 수 있도록 훈련할 수 있다.

 

데이터를 학습하여 코드로 작성하지 않은 동작을 실행할 수 있도록 하는 알고리즘을 개발하는 분야

 

요즘 빅데이터라는 것이 중요하다는 것은 대부분 알것이라고 생각함

이 빅데이터가 중요한 이유는 수많은 데이터에서 가치있는 핵심 데이터를 추출하며, 쌓인 데이터를 기반으로 미래를 예상할 수 있다는 점에서 중요하다고 생각한다.

이 빅데이터에서 핵심 데이터를 추출하는 방법중 하나가 머신 러닝이다.

 

 

Neural Network 

컴퓨터는 단순한 계산과 같은 경우는 사람보다 빠른 속도로 계산할 수 있지만 특정 문제 ( ex) 내앞에 지나가는 사람이 남자인지? 여자인지? ) 와 같은 문제는 사람이 빠를 수밖에 없다고 생각한다. 

컴퓨터가 이런 특수 사항에서 "문제를 해결할 수 있으며 결과를 뽑아낼 수 있도록 하게 하자!!" 라고 해서 인간의 뇌를 모방한것이 Nerual Network이다.

 

인간 : 인간의 뇌는 다수의 신경세포가 연결되어 뇌를 구성한다. 

기계 : Nerual Network는 다수의 node를 연결해 네트워크를 구성한다.

 

인간 : 신경세포들은 외부의 자극에 따라 연결 관계를 바꾼다.

기계 : Nerual Network는 인간의 뇌가 외부자극에 따라 연결관계를 바꾸는 것을 구현하기 위해 weight라는 가중치를 사용한다. 

 

Nerual Network에서 학습이란 Input들이 모여 결과값이 근접하게 하기 위해 weight ( 가중치 )를 조절해가는 과정이다.

*** 수많은 데이터 ( 빅데이터 )를 통해 반복적으로 학습을 시켜 wiehgt파일이 조절된다.