[기계 학습] 기계학습이란?

기계학습의 시작은 1950년대 부터 시작되었지만, 그 당시 데이터의 양이 한정되어 있어 학습시킬 데이터가 부족했다. 

1959년 아서 사무엘(Arthur Samuel)이 기계 학습을 "컴퓨터에게 배울 수 있는 능력, 즉 코드로 정의하지 않은 동작을 싱행하는 능력에 대한 연구 분야"라고 정의하였다. 그는 1952년 체커를 소재로하여 기계 학습을 하여 스스로 강해질 수 있는 프로그램을 만들었다. 여기서 사용한 기계 학습은 파라미터 조정에 기초한 기계학습 방법이다.

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하지만 현재 인터넷의 발전으로 데이터가 폭발적으로 늘어나 다시 기계학습이 화두가 되고 있다. 특히 빅 데이터의 시대가 도래되면서 방대한 데이터에서 어떤 데이터를 어떻게 효과적으로 사용할 것인가를 해결하기 위해 기계학습을 도입하는 사례가 증가되고 있다.

• 일반화 : 과거의 데이터를 이용하여 기계 학습을 진행하여 새로운 패턴에 대해 효과적으로 처리할 수 있는 능력
• 데이터 마이닝 : 인터넷 등으로 인해 축적된 대용량 데이터를 해석하여 규칙성과 법칙을 찾아내는 행위의 총칭
• 텍스트 마이닝 : 데이터 마이닝의 대상이 문자나 문장 같은 텍스트일 때 부르는 명칭