머신러닝

머신러닝

머신러닝은 기존의 데이터를 사용를 컴퓨터를 활용해 모델을 만들고(모델을 만드는 여러 알고리즘에 대해 학습도 나중엔 할 예정입니다), 이를 통해 새로운 입력을 예측하는 것입니다. 그렇다면 이러한 모델이 어떤 구조로 이루어져 있는지, 대략 이해해봅시다.

rule

제일 간단한 구조입니다. 각 특징에 대한 table을 만들어서, 이를 활용해 규칙 기반으로 모델을 만드는 것입니다. 간략한 예시를 들어보겠습니다.

if 비가 오지 않으면 :
    노래방에 간다
elif 비가 오고 기분이 안좋으면 :
    노래방에 간다
else :
    노래방에 가지 않는다.

규칙(rule)을 기반으로 모델을 학습합니다. 위 모델에는 날씨와 기분이라는 2가지 특징이 노래방에 가는 유무를 판단하는 기준이 됩니다.

의사결정트리(decision tree)

이도 rule과 비슷합니다. 하지만 만드는 과정에서 조금 차이가 있습니다. 자세한 과정은 나중에 알아보고 대략적인 큰 그림을 그려봅시다.

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