6.tensorflow, 머신러닝의 주요 분야에 대해서 알아보고 정리해보자.

블로그 목적

• 머신러닝과 밀접하게 관련된 분야에 대해서 알아본다.

머신러닝과 밀접하게 관련된 분야는 무엇이있을까?

• 하나, 데이터마이닝(Data Mining)
• 둘, 통계학(Statistical Learning)
• 셋, 데이터과학(Data Science)
• 넷, 인공지능(Artificial Intelligence, AI)

그럼, 데이터 마이닝과 비교해보자.

• 데이터 마이닝이란?
  • 데이터를 분석하고 대규모 데이터에 비즈니스 규칙을 적용해 가치 있는 정보를 얻는 과정
• 머신러닝과 데이터 마이닝 비교
  • 유사한점
    • 데이터에서 의미있는 정보를 찾는 것이 목적.
  • 차이점
    • 머신러닝
      • 이미 알고 있는 지식/경험을 이용하는 것에 초점
      • 분석을 통해 얻은 지능 정보를 컴퓨터 머신에서 사용.
    • 데이터마이닝
      • 이제까지 알지 못한 지식을 찾아내는 것에 초점.
      • 활용목적을 지닌 사람이 해당 정보를 사용.
  • 관계
    • 서로 밀접하고, 기본원리/방법론등이 상당부분 겹치는 분야임.

그럼, 통계학과 비교해 보자.

• 통계학이란?
  • 데이터 샘플을 이용해 예측 함수를 만들어내는 것.
    • 즉, 수학과 매우 밀접한 관련이 있고, 데이터를 정량화하고 수치 데이터를 주로 다룸.
• 통계학에서 중점 사항
  • 데이터 수집 / 정제 / 관리에 대한 작업
• 머신러닝과 통계학 비교
  • 유사한점
    • 어떤 경험을 표현하기 위해 데이터를 추론하는 역량을 만드는 것이 주요목표
  • 차이점
    • 머신러닝
      • 예측에 초점을 둠.
    • 통계학
      • 유의미한 결론을 만들어내는 데 초점을 둠.
      • 가정사항을 두고, 이 가정을 기반으로 알고리즘을 실행시킬 수 있음.
  • 관계
    • 머신러닝 기술을 통계적기법을 이용해 구현함.

그럼, 데이터과학과 비교해 보자.

• 데이터 과학이란?
  • 데이터를 상품에 맞추는 작업을 말함.
    • 다시말해서, 분석 기법 및 머신러닝 기법을 통해 데이터에서 추론할 수 있는 지식이나 지능을 구체적인 액션에 반영시킴.
• 데이터 과학의 라이프 사이클
  • 데이터의 사용가능 여부 / 데이터 업로드 / 가치있는 정보의 교환 및 운영단계로 구성.
    • 참고적으로, 머신러닝은 해당 프로세스의 일부에 해당된다고 할 수 있음.
• 머신러닝과 데이터과학 비교
  • 유사한점
    • 공통적으로 주어진 문제에서 공통으로 묶을 수 있는 결과를 예측하는 작업을 수행함.
  • 차이점
    • 머신러닝
      • 문제에 일반적으로 적합하다고 할 수 있는 모델을 만드는 데 초점.
    • 데이터과학
      • 특정 분야의 문제를 해결하는 데 초점.
  • 관계
    • 데이터 과학은 머신러닝/데이터 마이닝등을 아우르는 상위 개념의 분야라고 볼 수 있음.
      • 즉, 데이터 과학은 
        • 데이터를 업로드 하는 단계부터, 상품이 만들어질 때까지의 모든 과정을 심도있게 다룸.

마지막으로, 인공지능과 비교해 보자.

• 인공지능이란?
  • 인간의 행동을 비슷하게 따라할 수 있는 시스템을 만드는데 집중하는 분야
• 인공지능의 분야
  • 로보틱스
  • 머신러닝 기술
  • 계획을 세우고, 일정을 수립및 관리 할 수 있으며, 자동화할 수 있는 기술
  • 질문에 대한 답을 할 수 있고, 결론을 만들어 낼 수 있는 추론 능력
  • 텍스트 처리를 위한 자연어 처리(NLP, Natural Language Processing) 역량
  • 모든 데이터를 담고 있는 지식의 보관 및 표현 역량
• 머신러닝과 인공지능 비교
  • 유사한점
    • 학습 알고리즘을 적극 활용하고 추론이나 의사결정을 자동화하는것이 주요 목표.
  • 차이점
    • 머신러닝
      • 특정 태스크에 대한 분석 알고리즘의 성능을 향상 시키는 것
      • 학습을 통해 얻은 경험이 인간의 행동과 관련이 없을 수 도 있음.
    • 인공지능
      • 인간에게 얻은 영감을 알고리즘에 반영 시킴.
  • 관계
    • 대체로 머신러닝은 인공지능의 한분야가 될 수 있음.

결론

• 머신러닝과 밀접하게 관련된 분야는 크게 4가지로 분류 가능함.
  • 하나, 데이터마이닝(Data Mining)
  • 둘, 통계학(Statistical Learning)
  • 셋, 데이터과학(Data Science)
  • 넷, 인공지능(Artificial Intelligence, AI)
• 오늘도 머신러닝과 관련된 분야에 대해서 유사한점및 차이점을 조사해보고 정리해서 나만의 지식을 획득하게됨! 감사합니다.

•