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머신러닝이란 무엇인가?

머신러닝이란 무엇인가?

머신러닝은 인공지능(AI)의 한 분야로, 컴퓨터가 데이터로부터 학습할 수 있도록 하는 알고리즘과 기술을 연구합니다. 이를 통해, 명시적인 프로그래밍 없이도 컴퓨터가 학습하고, 예측하며, 의사결정을 할 수 있게 됩니다.

머신러닝의 정의와 기본 개념

머신러닝은 데이터를 분석하고, 그 데이터로부터 패턴을 학습하여 새로운 데이터에 대한 예측이나 결정을 내릴 수 있는 모델을 만드는 과정입니다. 이 과정은 주로 지도 학습(Supervised Learning), 비지도 학습(Unsupervised Learning), 강화 학습(Reinforcement Learning) 등의 방법으로 이루어집니다.

머신러닝의 역사와 발전 과정

머신러닝의 역사는 1950년대로 거슬러 올라가며, 그 당시부터 컴퓨터 과학자들은 기계가 인간의 학습 능력을 모방할 수 있는 방법에 대해 연구하기 시작했습니다. 이후 빅 데이터, 알고리즘, 컴퓨팅 파워의 발전에 힘입어 오늘날 머신러닝은 폭발적으로 성장하였습니다.

실습: Python을 이용한 MNIST 데이터셋 활용

MNIST 데이터셋은 손으로 쓴 숫자(0부터 9까지)의 이미지를 모아 놓은 대규모 데이터셋으로, 머신러닝의 "Hello, World!"와 같은 존재입니다. 아래는 Python을 이용해 MNIST 데이터셋을 불러오고, 이미지 중 하나를 시각화하는 간단한 코드 예시입니다.

from keras.datasets import mnist
import matplotlib.pyplot as plt

# MNIST 데이터셋 불러오기
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = mnist.load_data()

# 데이터셋에서 하나의 이미지 시각화
digit = train_images[4]
plt.imshow(digit, cmap=plt.cm.binary)
plt.show()

print("이 이미지의 레이블:", train_labels[4])