machine Learning에 대해 알아보자[얕고 넓은 직무지식#37]
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기계 스스로 대량의 데이터로부터 지식이나 패턴을 찾아내어 학습하는 것을 머신러닝이라 부르고, 우리말로는 '기계학습'이라 부른다. 머신러닝의 기본 개념은 데이터를 기반으로 스스로 학습하고 자신만의 룰을 만드는 컴퓨터 프로그램의 산물이다.
머신러닝(Machine learning=기계 학습)은 몇 년 전부터 알려지기 시작했다. 우리가 인터넷 쇼핑몰에서 어떤 물건을 장바구니에 담았을 때 관련 상품을 추천하는 것 등이 머신러닝의 가장 보편적인 예다.
머신러닝 애플리케이션 개발은 일반적인 애플리케이션 개발과는 다르다.
머신러닝 개발자는 코딩이나 특정 문제를 해결하는 대신 알고리즘을 짜고 데이터를 기반으로 고유한 로직을 만든다. 아마존의 예와 같이 소비자의 행동과 판매에 관한 데이터는 사람들이 좋아하거나 관심 있어 하는 제품이 무엇인지 파악하는 데 사용되곤 한다.
이것은 단순히 사용자의 카트에 담긴 물건과 마케터나 판매 담당자가 추천하는 제품과의 1:1 관계를 찾는 것이 아니다. 모든 방문자와 판매된 모든 제품 등으로부터 발생되는 모든 데이터를 계산해 예측하고, 다음 행동과 결정에 도움을 주는 것이다. 새로운 제품 과 새로운 데이터는 항상 유입되고, 그에 따른 추천 결과는 지속적으로 변경되고 개선된다.
`17.08.31(updated. `17.08.31)