[쉽게 배우는 AI] 2. 머신러닝 모델이란?

코믹스택

2분

2023.04.28.

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모델은 우리가 정보를 이해하고 예측하며 통제하는 것을 돕기 위해 설계된 것을 말합니다. 또한 컴퓨터 과학의 맥락에서 보면 데이터를 분류, 예측하거나, 새로 출력하는 데 사용될 수 있는 시스템과 프로세스, 현상의 수학적 표현 등을 포함하고 있습니다.

머신러닝에서 모델은 입력 데이터와 출력 데이터 사이의 패턴과 관계를 학습하기 위해 데이터 세트에서 훈련된 프로그램으로, 회귀, 의사 결정 트리, 신경망 등 많은 기술을 사용하여 훈련될 수 있습니다. 우리는 이 훈련 모델을 사용해 보이지 않는 새로운 결과를 예측할 수 있는데요. 정리하면 모델은 복잡한 시스템을 단순화하여 더 잘 이해할 수 있게 해주는 방법으로, 데이터를 기반으로 예측할 수 있게 도와줍니다.

예를 들어, 전 날의 데이터를 바탕으로 내일 비가 올지 예측한다고 가정해 보겠습니다. 온도, 습도, 풍속, 구름과 같은 요소들과 가중치를 고려한 모델을 만들 수 있습니다. 과거 데이터의 패턴을 분석하여 만든 모델로 특정 날짜에 비가 올지에 대해 보다 정확히 예측할 수 있는 것이죠. 이처럼 머신러닝 모델을 통해 우리는 복잡한 시스템에 대한 통찰력을 얻고, 더 나은 결정을 내릴 수 있는 것입니다.

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