[쉽게 배우는 AI] 2. 머신러닝 모델이란?

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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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 2화. 모델

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