Article : 쉽게 배우는 AI 2. 머신러닝 모델이란?

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[쉽게 배우는 AI] 2. 머신러닝 모델이란? | 요즘IT

 

 

 

<아티클 내용 요약>

- 모델은 머신러닝을 이해하는 열쇠다. 

- 교훈에 대한 설명은 아이들로 예를 들 수 있다. 아이들은 아이스크림을 먹으면 맛있다고 느끼고 돌을 먹어보면 먹지 못하는 것을 알게 된다. 이 과정에서 먹어도 되는 것과 안 되는 것을 학습하는데 이런 판단 능력을 '교훈'이라고 부른다.   

- 교훈 덕분에 경험해보지 않아도 결과를 예측 혹은 추측할 수 있다. 

- 이론에 대한 설명은 과학자들로 예를 들 수 있다. 과학자들은 현상을 관찰하고 현상에 대해 설명할 수 있는 이유를 추측한다. 이것을 '가설'이라고 하는데 이런 가설을 검증하기 위해 실험을 하고, 실험 결과가 도출된 후 가설에 모순이 없으면 '이론'으로 인정이 된다. 

- 이론 덕분에 다양한 예측을 할 수 있다.   

- 예를 통해 배운 교육과 이론은 '판단력'의 다른 이름이라고 볼 수 있다. 

- 머신 러닝이란 판단력을 기계에게 부여하는 기술이다. 

- 머신 러닝을 만든 사람들은 판단력을 '모델'이라고 정했다.

- 모델을 만드는 과정을 '학습'이라고 부르기로 했다.   

- 학습이 잘 되어야 좋은 모델을 만들 수 있고, 모델이 좋아야 좋은 추측을 할 수 있다. 

 

- 모델은 우리가 정보를 이해하고 예측하며 통제하는 것을 돕기 위해 설계된 것이다. 

- 머신 러닝에서 모델은 입력 데이터와 출력 데이터 사이의 패턴과 관계를 학습하기 위해 데이터 세트에서 훈련된 프로그램이다. 

- 우리는 훈련 모델을 사용해 보이지 않는 새로운 결과를 예측할 수 있다. 

- 머신 러닝 모델을 통해 우리는 복잡한 시스템에 대한 통찰력을 얻고, 더 나은 결정을 내릴 수 있다. 

 

 

 

<알게 된 개념>

- 머신 러닝에 대해서 알아보면 항상 나오는 모델에 대해 알 수 있었다.

만화로 보니 좀 더 쉽게 알 수 있었지만 그럼에도 다시 정리를 하면 헷갈리기도 한다. 

 

아티클 내용을 정리하자면 

머신 러닝은 학습을 통해서 발전을 하고,

학습을 통해 판단력을 만들어서 머신 러닝이 결정할 수 있게 하고,

판단력은 교육과 이론을 바탕으로 만들어진다. 

 

나는 이렇게 이해를 했는데 이게 맞는 것인지 헷갈리기도 한다.

결국 교육과 이론을 가지고 학습을 시켜서 판단력이 생긴 모델을 머신 러닝이 가지게 되는 건가?

쉽게 설명을 배웠는데도 불구하고 어렵다니 막막하지만 더 알아봐야겠다.