생활코딩 ML 스터디 [Machine Learning and Model] - 1

1. 머신러닝(Machine Learning)이란?

 

 ._기계를 학습시켜 인간의 판단을 위임하기 위한 도구

 ._COVID-19의 감염 여부 판정, 자동 번역, 자율주행 등이 ML(Machine Learning)을 통해 구현되고 있다.

 

2. 의사결정을 잘하는 방법?

 

 ._결정의 의미 : 결정(Decision) = 비교(Comparison) + 선택(Selection) 

 ._비교해야 할 특징이 많아질수록 결정은 어려워진다.

 ._따라서 인류는 비교를 위해 숫자를 창조했고, 이를 표현하기 위한 방법들을 모아서 통계라고 명명했다.

 ._인류는 결정에 집중할 수 있었고, 이러한 결정 능력을 기계에 부여했다. 그것이 Machine Learning이다.

 

3. 습관, 의지, 환경의 관계

 

 ._습관은 의지를 이긴다.

 ._의지는 환경을 이긴다.

 ._환경은 습관을 이긴다. 

 ._예)우선, 습관은 내 의지만으로는 습관을 이기기가 어렵다. 
          하지만 제아무리 깊이 뿌리 박힌 습관이라도, 그 습관에 지속적인 영향을 주는 환경이 바뀌면 습관은 서서히 변한다.
          그런 환경을 바꾸는 것은 의지다.

 ._따라서, 손톱을 깨물면 그것을 알려주는 환경을 만드는 것이 목표다.

 ._'오랜 습관을 바꾸고 싶다'는 꿈을 실현할 수 있는 도구가 Machine Learning.

출처) 생활코딩 (https://opentutorials.org/course/4548/28895)

 4. 일과 꿈 그리고 능력

 

 ._일 = 꿈(하고 싶은 것) + 능력(하고 싶은 것을 실현시킬 수 있는 능력)

 ._머신러닝 = 원리 + 수학 + 코딩

5. 판단력 = Model

 

 ._Class 1 (정상 파일 모음/합격) , Class 2 (비정상 파일 모음/불합격) 

 ._2개의 Class를 활용하여 Train 시킨다.

 ._임의의 값을 입력하면, Train을 통해 생성된 판단력으로 값에 대한 결과(확률)을/를 보여준다.

 ._예) Class 1(손톱을 뜯는 사진), Class 2(손톱을 안 뜯는 사진), 임의의 값(현재 내 모습)

 ._예) Train 후 손톱을 뜯는지 안 뜯는지 판별해준다.

 ._이러한 판단력을 좀 더 정교하고 세밀하게 만들어주어야 하며, ML에서는 판단력을 Model이라고 한다.