[머신러닝] 데이터와 인공지능

데이터와 인공지능의 관계

- 1990년대부터 인터넷의 대중화

- 2000년대부터 인터넷에 일반 사람들이 글을 제3자에게 공유하는 정보 제공자 역할도 가능

- 수집할 수 있는 데이터 양이 증가하면서 IT는 DT로 확대

빅 데이터의 대한 오해

- 빅데이터는 데이터의 양으로 구분 X , 전체 데이터 중 일부를 인포메이션으로 선별했는지 여부

- 발생한 데이터를 모두 수용했다면 빅 데이터이며, 그렇지 않다면 빅데이터라 부르기 힘들다.

 

DT의 중요성

- 사람의 판단으로 데이터를 처리하기엔 데이터의 양이 너무 많음

- 사람의 논리로 빅 데이터를 해석하면 일부의 데이터만 해석될 위험이 있음

 

머신러닝

- 지도학습 : 문제와 정답을 모두 알려주고 공부시키는 방법

- 비지도학습 : 답을 가르쳐주지 않고 공부시키는 방법

- 강화학습 : 보상을 통해 상은 최대화, 벌은 최소화하는 방향으로 행위를 강화 학습