머신러닝

머신러닝은 사람이 모든 판단 규칙을 일일이 작성하는 대신, 데이터에서 규칙과 패턴을 학습하도록 하는 접근입니다. 학습을 마친 모델은 처음 보는 입력에 대해 분류, 점수 계산, 예측 등을 수행합니다.

대표적인 방식에는 정답이 표시된 데이터로 배우는 지도학습, 정답 없이 데이터 구조를 찾는 비지도학습, 행동의 보상을 이용하는 강화학습 등이 있습니다.

학습 데이터에서 높은 성능을 냈다고 실제 환경에서도 같은 결과가 보장되지는 않습니다. 데이터가 현실을 얼마나 잘 대표하는지와 별도 평가 데이터에서의 성능을 함께 봐야 합니다.