Machine Learning with Tensorflow) 1. Introduction

이번 글에서는 구글 제품에 사용되는 머신러닝을 위한 OpenSource Software Library인 Tensorflow를 이용하여 머신러닝에 대한 지식을 습득하기 위한 글을 적을 것이다.



Machine Learning?

기계 학습 또는 머신 러닝은 인공 지능의 한 분야로, 컴퓨터가 스스로 학습할 수 있도록 하는 알고리즘과 기술을 개발하는 분야를 발한다. Classification과 Regression 등 여러 가지 인공 지능을 요구하는 문제들이 있지만, Machine Learning은 Classification을 요구하는 데에 더 많이 쓰인다.

가령 내가 Input값에 x를 넣을 경우 Output으로 양자화가 되지 않은 연속적 값 y가 넣으면 이를 Regression이라 하고, 흔히 우리가 생각하는 분류 기법인 이 색은 빨간색인지, 노란색인지 판단하는, 즉 결과값이 양자화되어 있는 값이면 이를 Classification이라 한다.

사실 Regression과 Classification에 따라서 머신 러닝 기법을 어떤 식으로 다루어야 할지 그 방법론 자체도 매우 다른 경우가 많다.

하지만 큰 틀에서 본다면

가령 지도학습(Supervised Learning: 기계를 학습시키기 위해 Training Set에 정답(Label)이 달려 있는 Input data들을 포함시켜 학습시키는 방법)인 경우에는 Training Set들을 넣으며 기계가 식을 유도하고, Label과 비교하여 현재 가진 식을 평가하고 수정의 단계를 거친다.

즉 머신 러닝의 핵심은 데이터의 평가와 아직 알 수 없는 데이터에 대한 처리에 있다고 볼 수 있다.