기계학습(Machine Learning)
`머신러닝(Machine Learning)`이란, 인간이 개발한 알고리즘을 컴퓨터 언어를 통해 기계에게 학습시키는 행위이다. 여기서 `컴퓨터 언어(computer languages)`란 인간과 컴퓨터가 소통하기 위한 수단이며, `알고리즘(algorithm)`은 문제를 해결하기 위한 방법들의 체계적인 모임을 말한다.
- Algorithm : Least Square Estimation, Backpropagation, Gradient 등
- Computer Languages : C++, Fortran, JAVA, Matlab, R, Python 등
머신러닝 모델링
머신러닝 모델링이란, X와 Y가 주어졌을 때 이들의 관계를 잘 설명해주는 function, algorithm을 컴퓨터를 통해 찾는 것이다.
학습 데이터, 검증 데이터
- `Training Data(학습 데이터)` : 모델 f(x) 구축 시 사용되는 데이터
- `Testing Data(검증 데이터)` : 구축된 모델을 검증하는데 사용되는 데이터
학습 데이터만을 가지고 모델을 만든 다음에, 검증 데이터의 X 값을 우리가 만든 모델에 집어넣은 후 모델의 예측값과 실제 검증 데이터의 Y값을 비교하여 모델의 성능을 확인한다.
이 포스팅은 고려대학교 산업경영공학부 김성범 교수님 유튜브의 핵심 머신러닝 강의를 듣고 작성한 글입니다.
