2016. 7. 28. 17:01 Computer/Machine Learning
머신 러닝(Machine Learning) 이란?
머신 러닝(Machine Learning)에 대한 정의들을 보면서 정리 해보자.
1. 머신 러닝(Machine Learning)을 통해 Model을 효율적으로 사용하여 Y값을 도출해 내는 것.
2. 프로그램을 개발자가 명시한 rule이 아닌 프로그램 자체가 Data를 보고 학습하여 무언가를 배우고 해결하는 것.
-Arthur Samuel(1959)
3. 해결해야 할 문제 = 상태(State)라는 용어로 정의
방법-결과 분석(means-ends analysis)은 현상태와 원하는 상태, 즉 목적 상태(Goal State)간의 차이를 정하고 목적 상태에 도달하기 위한 연산자(Operator)를 선택하고 적용한다.
만약, 현상태에서 목적 상태로 바로 갈 수 없다면 목적에 가까운 새로운 상태로 변경하고, 목적 상태에 도달할 때 까지 이런 절차를 반복한다.
연산자의 집합 F 는 해결 방식을 결정한다. -뉴웰과 사이먼
4. 컴퓨터 프로그램이 어떤 유형의 과업(T, Task)들에 대해 성과 평가 지표(P, Performance measure)의 관점에서 경험(E, Experience)으로 부터 배워서, 만약 성과평가 지표(P)의 값이 향상이 된다면 컴퓨터 프로그램은 학습을 할 수 있다.
-Tom M. Mitchell
간단 정리1 : 머신 러닝(Machine Learning)이란 일일이 명시되지 않은 동작을 프로그램이 스스로 Data를 보고 학습하여 최적의 해결 방법을 찾아 결과를 도출해 내는 것이다.
간단 정리2: 최대한 정확한 F(해결방법)를 찾는 프로그램
