[머신러닝] 머신러닝에 대한 개념보기

이번 포스팅에서는 머신러닝과 인공 신경망, 딥러닝의 개념에 관해 간단히 정리하려합니다.

수박 겉핥기 식으로,,,  

 

머신러닝(machine learning)

머신러닝은 규칙을 일일이 프로그래밍하지 않아도 자동으로 데이터에서 규칙을 학습하는 알고리즘을 연구하는 분야이자

인공지능 하위 분야 중에서 지능을 구현하기 위한 소프트웨어를 담당하는 핵심분야다.

 

머신러닝과 그 구성요소인 딥러닝, 신경망은 모두 AI의 세부 하위집합이다.

AI는 의사 결정과 예측을 수행하기 위해 데이터를 처리한다.

AI는 머신러닝 알고리즘으로 데이터를 처리할 뿐 아니라 추가 프로그래밍 없이도 데이터를 학습하면서 지능화한다.

 

 

사이킷 런(scikit-learn)

파이썬 기반의 대표적인 머신러닝 라이브러리이며 머신러닝을 위한 다양한 알고리즘, 프레임워크, API를 제공한다.

앞으로 내가 쓰게 될 라이브러리인것 같다. 파이썬 언어는 배우기 쉽고 컴파일하지 않아도 되기 때문에 편리하다고 한다.

 

 

데이터 분석 및 머신러닝 적용을 위한 파이썬 기반 라이브러리

NumPy	행렬이나 대규모 다차원 데이터 분석을 위한 라이브러리
Pandas	행과 열을 가지는 2차원 데이터 분석을 위한 라이브러리
Matplotlib, Seaborn	데이터 분석을 위한 시각화 라이브러리
SciPy	기술 통계를 위한 라이브러리
Statsmodels	대표적인 통계 분석 라이브러리
Scikit-learn	대표적인 머신러닝 라이브러리

 

 

 

 

 

신경망이란

인공 신경망 (ANN) 은 생물학적 두뇌의 뉴런을 기반으로 모델링 된 네트워크이며 머신 러닝의 서브세트이며 딥러닝 알고리즘의 핵심이다.

 

 

딥러닝이란

많은 머신러닝 알고리즘 중에 인공 신경망을 기반으로 한 방법들을 통칭하여 딥러닝이라고 한다.

텐서플로와 파이토치가 대표적인 라이브러리다.

 

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cloi