기계학습 프로세스

■ 기계학습 처리 절차

컴퓨터에 입력된 데이터를 바탕으로 특정 목적(분류 또는 예측 등)을 위한 학습을 하여 새롭게 주어진 데이터를 목적에 맞게 분석할 수 있게 하는 프로세스

• 학습은 훈련과 평가의 반복으로 이루어져 있고, 이를 위하여 입력 데이터도 훈련 데이터와 평가 데이터로 나누어 적용 함
• 훈련 데이터에 존재하는 복잡한 패턴을 인지하여 모델을 생성하고 평가
• 데이터를 적용하여 모델을 수정하는 평가 과정을 반복 학습 시키는 프로세스

• 훈련 데이터: 예측 모델을 생성하기 위해 사용되는 데이터
• 평가 데이터: 과거 데이터로부터 생성된 예측 모델의 정확성을 평가하는데 사용되는 데이터. 즉, 모델을 검증할 때 사용되는 데이터

■ 예측

경험(학습)을 바탕으로 모델을 생성하고 새로운 데이터에 대한 결과 값을 예상하는 것

• 학습: 데이터에 존재하는 복잡한 패턴을 인지하고, 모델을 생성 및 평가하는 과정을 통해 예측 성능을 높인다
• 예측: 데이터에서 학습된 알고리즘을 통하여 기존에 관찰되지 않았던 새로운 데이터가 발생했을 때 적절하게 분류(또는 예측)하는 것