[독서-647] 헬로! 인공지능 생활코딩 머신러닝 - AI 첫걸음

생활코딩 머신러닝 이론편 ㅣ 위키북스 헬로! 인공지능 시리즈 1
이고잉.이숙번.오픈튜토리얼스 지음 / 위키북스 / 2021년 7월

이 책은 인공지능 ABC를 준비하는 사람에게 추천한다. 초보자도 읽기 좋게 재미있는 이야기로 시작해서 머신러닝과 인공지능에 대해 설명한다. 인공지능에 관심이 있는 학생이 읽어도 괜찮아 보인다. 책도 얇고 페이지의 내용도 적어 한두 시간이면 1독이 가능하다.

머신러닝(Machine Learning)은 기계를 학습시켜 인간의 판단을 위임하려고 만든 기술이다. 기계에 학습을 시켜 상황에 적합한 모델은 만든다. 모델을 잘 만들면 추측이나 판단을 잘하게 된다. 좋은 모델을 만들기 위해서는 충분한 데이터가 준비되어야 좋은 학습을 할 수 있다.

"독립변수는 원인, 종속변수는 결과"

머신러닝은 지도학습, 비지도학습, 강화학습으로 구분된다. 지도학습은 정답이 포함된 데이터로 기계에 학습하는 것을 말한다. 비지도학습은 정답을 알려주지 않고 대상에 대한 특징을 밝혀내는 학습을 말한다. 강화학습은 경험을 통해 더 좋은 답을 찾아가는 학습을 말한다.

지도학습은 크게 회귀와 분류로 나눈다. 데이터에 독립변수와 종속변수가 있는데 종속변수가 숫자이면 회귀를 이용하고 종속변수가 이름이면 분류를 이용한다. 비지도학습은 크게 군집화, 연관 규칙이 있다. 관측 데이터를 그룹화하는 것은 군집화이고 특성을 그룹화하는 것은 연관규칙이다.