· 블로그 목적
- 머신러닝에 대해서 전반적으로 알아본다.
- 그리고, 해당 블로그를 보시는 분들의 뇌가 머신러닝과 친해지는 계기와 기회가 된다.
· 머신러닝(machine learning)이란?
- 수많은 사람을 통해 기술적/기능적 관점에서 다양하게 정의되어 옴
- 대표적인 정의에 대해서 알아보자.
- 톰 미셀(Tom M, Mitchell)
- "컴퓨터 프로그램은 임의의 태스크 T가 성능 P로 측정 가능하고 겸험 E를 통해 향상될 수 있다면(테스크 T와 성능 측정치 P관점에서) 경험 E를 통해 학습이 이뤄진다."
- 제이슨 브라운리(Jason Brownlee)
- "머신 러닝은 데이터를 기반으로 한 일종의 학습 모델인데, 성능 측정을 통해 의사 결정을 이끌어 낸다."
- Dictionnary.com
- "머신러닝은 컴퓨터가 데이터를 이용해 향후 적용가능한 규칙을 생성해 낸다는 점에서, 인공지능(Artificial Intelligence)의 한 계열로 볼 수 있다."
- 위키피디아
- "기계 학습(機械學習) 또는 머신 러닝(영어: machine learning)은 경험을 통해 자동으로 개선하는 컴퓨터 알고리즘의 연구이다.[1] 인공지능의 한 분야로 간주된다. 컴퓨터가 학습할 수 있도록 하는 알고리즘과 기술을 개발하는 분야이다. 가령, 기계 학습을 통해서 수신한 이메일이 스팸인지 아닌지를 구분할 수 있도록 훈련할 수 있다."
· 그럼, 머신 러닝의 정의를 한마디로 표현해보자.
- 문제의 해결 플랫폼을 정의하는 핵심 개념
- 즉, 패턴을 찾는 매커니즘 또는 컴퓨팅 머신에 지능을 불어 넣는 것
- 다시 쉽게말하면,
- 요즘 주식투자와 공부를 열심히하고 있는데...(이 바닥에서도, 잃지 않기위해서는 반드시 끊임없는 공부가 필요함.)
- 저의 경험을 풀자면,
- 이전회사에서 자사주로 받은 주식과 새로 투자금을 투입한 1000만원을 잃다가...OTL
- 해당 잃는 경험을 바탕으로 나름대로 피나는 공부와 노력으로 나만의 규칙(?) 및 패턴을 만들어내고 그 규칙을 체화시켜서 고구려의 광개토대왕이 고토를 수복하듯..작년에 1000만원 수복하고..결국 200만원의 수익을 얻게 되는 극적인 경험을 함.
- 그런의미로, 앞으로 꾸준한 지식축적 및 노하우를 통해서 그리고, 꾸준한 이익창출과 경험을통해서 SKT(
) 주식은 10배갈거고 반드시 10배 가야함. 반드시 그리될 것이라고 강력하게 믿음.!
- 그 결과를 반드시 만들기 위한 목표로, 아직 많이 부족하지만, 저부터 최대한 꾸준히 실천하려고 다짐하고있음.
- 실천방안
- 하나, 주가가 떨어질때 마다, 한주씩 매입 실천
- 둘, 네이버 블로그에 꾸준히 차근차근 공부한 지식을 블로깅 및 공유하는 노력 및 실천
- 대한민국의 성공신화를 쓰시고 경제의 한 축이셨던, 현대 정주영 회장님도 아래와 같이 말씀하셨다고함.
- "이봐! 해봤어? 해보고 이야기해!"
- 무슨일을 시작하든 된다는 확신 90%와 반드시 되게 할 수 있다는 자신감 10%외에 안될 수도 있다는 불안은 단1%도 갖지 않는다.
- 정리하자면, 현재까지 얻은 경험을 통해 앞으로 해야 할 작업을 더 잘 할 수 있게 하기 위한 것이라고 말하면 될까? 암튼 그렇다. ^^;
· 그럼, 패턴을 만드는 이유는 무엇일까?
- 컴퓨팅 머신이 환경을 어떻게 인지하고 / 관심이 있는 행동을 판별해 낼 수 있게 학습하고 / 이러한 행동 패턴을 잘 분류할 수 있는 적절한 판단기준을 수립하는 데 관한 것.
- 그럼, 목표는 ?
- 즉, 규칙을 생성하고 이에 대한 정확도를 가능한 한 높이는 것이 패턴을 만드는 목표가 됨.
· 그럼, 머신 러닝 알고리즘을 구현하는 가장 큰 목표는 무엇일까?
- 간단하게 말해서, 실질적이고 특화된 문제를 해결하는 알고리즘을 개발하는 것.
- 그럼, 머신러닝의 주요 중요 요소는?
- 데이터
- 컴퓨팅 시간
- 컴퓨팅 리소스
· 그럼, 머신 러닝의 핵심은 무엇일까?
- 데이터의 숨겨진 의미를 알고, 데이터를 적절하게 활용하는 것!
- 하나, 제대로 된 데이터를 수집.
- 둘, 데이터를 정제
- 셋, 학습 알고리즘을 반복적으로 사용해서 데이터를 처리함.
- 위의 결과로 얻어진, 데이터의 주요 특징을 사용해 모델(model)을 생성하고, 해당 모델에 세운 가설을 기반으로 에측을 할 수 있게 됨.
- 그럼, 머신러닝이 무엇인가에 대해서 더 알고싶다면?
- 생활코딩의 유튜브 참고하시면 될것 같습니다. ^^ (추천드립니다. ㅎㅎ)
- https://www.youtube.com/watch?v=KR8ddnPjCtk
- 결정 = 비교 + 선택
· 결론
- 머신러닝의 정의는 수많은 사람을 통해 기술적/기능적 관점에서 다양하게 정의되어 옴
- 머신러닝은, 문제의 해결 플랫폼을 정의하는 핵심 개념
- 즉, 패턴을 찾는 매커니즘 또는 컴퓨팅 머신에 지능을 불어 넣는 것
- 정리하자면, 현재까지 얻은 경험을 통해 앞으로 해야 할 작업을 더 잘 할 수 있게 하기 위한 것
- 결정이란?
- 결정 = 비교 + 선택
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