[ML] 머신러닝의 정의와 소개

Machine Learning 이란?

직접적인 프로그래밍없이도 data로부터 배워서 cognitive reasoning 을 수행할 수 있는 컴퓨터 모델의 능력으로,  AI 의 한 분야이면서 Data Science 의 한 분야이다.

 

전통적인 컴퓨터 프로그래밍과 다른 점

• 주어진 명령에 따라 정해진 output을 만들기 위해 디자인된 컴퓨터 알고리즘이 아니라, 컴퓨터 스스로 variables과 parameters를 조율하면서 패턴을 찾아 output을 만들어간다.

Machine Learning 의 시초

• Arthur Samuel working for IBM
• the late 1950s
• The potential for machines to detect patterns and improve performance based on data and empirical information
• 사람이 데이터를 input으로 받아들여 특정 프로그램없이도 최적화된 결정(output)을 내리고 배워가는 것을 모방함.

Dependent and Independent Variables

• The dependent variable (y) is the output you wish to predict and the independent variable (X) is an input that supposedly impacts the dependent variable (output).
• The goal of machine learning is to then find how the independent variable/s (X) affect the dependent variable (y).

Prediction Model

• The prediction model can then predict the value (y) of a house with an unknown selling price by inputting its features (X) into the prediction model