기계학습 용어

1. 기계학습의 용어

  ㅇ 기계학습 (Machine Learning)
     - 데이터들로부터, 특징,패턴을 감지하여, 규칙,알고리즘,지식 등을 자동으로 학습,확장시킴

  ㅇ 라벨(레이블) (Label)
     - 데이터에 대한 정답 또는 목표 값
        . 즉, 모델이 학습하는 동안 예측하고자 하는 대상
        . 주로, 지도학습에서 사용됨
        . 쉽게, 분류 명칭 (class label)

  ㅇ 차원 (Dimension)
     - 데이터의 각 변수 또는 속성을 의미
        . 例) 의료 데이터 : 환자의 나이,혈당 수치,염증 지표 등 여러 속성을 포함하는 벡터로 표현 

  ㅇ 특징 (Feature)
     - 데이터의 특징을 나타내는 정보 (두드러지고, 풍부한 정보를 주는 것)
        . 例) 키와 체중으로 성별을 예측할 때, 키,체중을 특징이라고 함
     - 특징 벡터  :  데이터에서 특징으로 간주되는, 1 이상의 변수들로 구성된 벡터
     - 특징량  :  데이터에서 나타나는 변화를, 1 이상의 변수들(특징 벡터)로 나타낸 계산식

  ㅇ 패턴 (Pattern)
     - 데이터들에서 나타나는 좋은 특징들을 모아놓은 집합

  ㅇ 패턴 인식 (Pattern Recognition)
     - 핵심이 되는 특징 추출과 이를 분류하는 것

  ㅇ 모델 (Model)
     - 데이터로부터 학습하여, 예측,분류 등을 수행하는, 알고리즘 또는 수학적 구조
     * [참고] ☞ `기계학습의 모델화 과정` 참조

  ㅇ 학습 (Learning)
     - 지속적인 경험이나 훈련의 결과로 생기는 행동 변화

  ㅇ 트레이닝 세트 (Training Set), 학습 데이터
     - 학습에 사용되는 샘플 데이터
        . 데이터가 어떻게 구성된지(많거나,적거나,치우치거나)에 따라 학습 성능이 크게 달라짐
           .. 무작위로 뽑아 작은 데이터셋을 만들거나, 중요도에 따라 크게 또는 작게 선택하는 등

  ㅇ 일반화 (generalization)
     - 훈련 단계에서 사용하지 않은 예시들에 대해서도 올바르게 분류하는 능력

  ㅇ 과적합 (Overfitting)
     - 학습 데이터와 유사한 데이터에 만 잘 작동하고, 다른 데이터에는 일반화하기 어려운 현상

  ㅇ 이미지 인식
     - 필요 : 상품 인식, 얼굴 인식, 도로 상황 파악 등
     - 분류 : 물체 분류, 물체 인식 등

  ㅇ 통계 기반 기계학습
     - 통계학적으로 대규모 데이터에 내재된 패턴을 찾아내는 학습 모델
     * 크게, 빈도주의 통계법(기존)과 베이즈 통계법으로 구분 가능


2. 기계학습의 수행 방식 (문제 유형, 적용 대상)

  ㅇ 회귀 (Regression) : 입력 값을 바탕으로 연속적인 출력 값을 추정/예측
  ㅇ 분류 (Classification) : 입력 값을 바탕으로 특정 범주를 추정/예측
  ㅇ 군집화 (Clustering) : 입력 값들을 비슷한 특성별로 여러 그룹으로 분할하며 큰 단위로 만들어 감