[쉽게 배우는 AI] 1. 머신러닝이란?

사람들은 누구나 어떤 결정을 내리기 전 고민하게 됩니다. 그리고 결정은 비교와 선택으로 이루어집니다. 무엇이 더 좋은지 쉽게 비교할 수 있다면 결정도 빨라질 것입니다. 즉, 비교가 쉽지 않다면 결정을 내리는 일도 어려워진다는 것을 말합니다. 지금까지 인류는 좋은 결정을 내리기 위해 많은 노력을 했습니다. 숫자를 발명해 크기에 대해 정밀하게 인식할 수 있게 되었고, 더 나아가 복잡한 세상을 숫자로 표현하기 위한 여러 방법을 찾아냈습니다. 그리고 그 방법들은 ‘통계’라는 이름을 갖게 되었죠.

이후 컴퓨터가 등장하면서 인류는 단순 계산으로부터 해방됐고, 더 인간적인 영역인 결정하기에 전념할 수 있게 됐습니다. 하지만 인간의 욕심은 끝이 없었고, 인간의 고유한 영역까지 기계에게 맡기고 싶다고 생각했습니다. 인간이 가진 지혜를 기계에 부여해 스스로 결정하도록 할 수 없을까?에서 시작해 만들어진 기술이 바로 ‘기계 학습(Machine Learning)’입니다. 그리고 현재 기계 학습은 인간을 도와 빠르고 정확한 결정을 내릴 수 있게 도와주는 도구로 활용되고 있습니다.

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1. 머신러닝이란?

2. 머신러닝 모델이란?

3. 데이터 산업과 직업

4. 표와 데이터 셋

5. 독립변수와 종속변수란?

6. 상관관계와 인과관계

7. 머신러닝의 분류

8. 지도학습이란?

9. 회귀 vs 분류

10. 비지도 학습의 군집화

11. 연관 규칙 학습이란?

12. 비지도 학습의 목적

13. 강화학습이란?

14. 머신러닝 수업을 마치며

<원문>
비전공자를 위한 AI 클래스 1화. 머신러닝이란?

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