스노의 머신러닝 스터디 정리

정의

기계학습 또는 머신러닝(machine learning)은 애플리케이션을 수정하지 않고도 데이터를 기반으로 패턴을 학습시켜 결과를 예측하는 알고리즘 기법들의 통칭입니다.

분류

일반적으로 머신러닝은 지도학습과 비지도학습, 강화학습으로 나눠집니다.

지도학습 - 데이터에 대한 레이블(명시적인 답)이 주어진 상태에서 컴퓨터를 학습시키는 방법입니다.

              지도학습의 대표적인 머신러닝은 분류와 회귀가 있습니다.

비지도학습 - 데이터에 대한 레이블(명시적인 답)이 주어지지 않은 상태에서 컴퓨터를 학습시키는 방법입니다.

                 비지도학습의 대표적인 머신러닝은 군집화(클러스터링), 차원축소 등이 있습니다.

강화학습 - 현재의 상태에서 어떤 행동을 취하는 것이 최적인지를 학습시키는 방법입니다.

              행동을 취할 때마다 외부 환경에서 보상이 주어지고, 이 보상을 최대화하는 방향으로 학습을 진행시킵니다.

오픈 소스 프로그램 언어

머신러닝 프로그램을 작성할 수 있는 대표적인 오픈 소스 프로그램 언어는 파이썬과 R입니다.

C/C++, JAVA 등의 언어도 머신러닝 프로그램 작성이 가능하지만, 파이썬이나 R에 비해 지원 패키지나 개발 생산성이 많이 떨어집니다.

머신러닝 분야에서의 R

- 통계 분석을 위해 특화된 언어이며 많은 사용자들이 생성하고 검증해온 다양한 통계 패키지를 보유하고 있습니다. 

- 데이터 시각화 기능이 매우 뛰어납니다.

머신러닝 분야에서의 파이썬

- 쉽고 뛰어난 개발 생산성으로 전 세계 개발자들이 파이썬을 선호합니다.

- 인터프리터 언어의 특성상 속도는 느리지만 확장성, 유연성, 호환성이 뛰어나 다양한 영역에서 사용됩니다.

- 딥러닝 프레임워크인 텐서플로, 케라스, 파이토치 등에서 파이썬 우선 정책으로 파이썬을 지원하고 있습니다.