머신러닝

영문명	Machine Learning (ML)
상위 분야	[[인공지능]]
하위 분야	[[딥러닝]], 강화학습
주요 언어	Python, R

'''머신러닝'''(Machine Learning, ML)은 명시적으로 프로그래밍하지 않고 데이터로부터 학습하여 패턴을 찾고 예측하는 [[인공지능]]의 한 분야입니다. [[youtube:ukzFI9rgwfU|머신러닝 기초 설명]] == 개요 == 머신러닝은 경험(데이터)을 통해 자동으로 개선되는 알고리즘을 연구하는 분야입니다. 1959년 아서 사무엘이 처음 정의했으며, 현재 [[인공지능]]의 핵심 기술로 자리잡았습니다. == 학습 방식 == === 지도 학습 (Supervised Learning) === 정답(레이블)이 있는 데이터로 학습합니다. * '''분류''': 이메일 스팸 필터, 이미지 분류 * '''회귀''': 주가 예측, 부동산 가격 예측 === 비지도 학습 (Unsupervised Learning) === 정답 없이 데이터의 패턴을 찾습니다. * '''클러스터링''': 고객 세분화 * '''차원 축소''': 데이터 시각화 === 강화 학습 (Reinforcement Learning) === 환경과 상호작용하며 보상을 최대화하는 방향으로 학습합니다. * 게임 AI (AlphaGo) * 로봇 제어 == 주요 알고리즘 == {| ! 알고리즘 !! 유형 !! 용도 |- | 선형 회귀 || 지도학습 || 수치 예측 |- | 로지스틱 회귀 || 지도학습 || 이진 분류 |- | 결정 트리 || 지도학습 || 분류/회귀 |- | 랜덤 포레스트 || 지도학습 || 앙상블 학습 |- | K-평균 || 비지도학습 || 클러스터링 |- | 신경망 || 지도학습 || [[딥러닝]] |} == 딥러닝과의 관계 == [[딥러닝]]은 머신러닝의 하위 분야로, 다층 신경망을 사용하는 기법입니다. 이미지, 음성, 자연어 처리에서 뛰어난 성능을 보여줍니다. == 활용 분야 == * '''추천 시스템''': Netflix, 유튜브 * '''자연어 처리''': [[ChatGPT]], 번역 * '''컴퓨터 비전''': 자율주행, 얼굴 인식 * '''의료''': 질병 진단, 신약 개발 == 주요 도구 == * '''Python 라이브러리''': scikit-learn, TensorFlow, PyTorch * '''플랫폼''': Google Colab, Kaggle == 관련 문서 == * [[인공지능]] * [[딥러닝]] * [[대규모 언어 모델]] * [[ChatGPT]] [[분류:인공지능]] [[분류:컴퓨터 과학]] [[분류:기술]]