[Python] 머신러닝과 프레임워크

1. 머신 러닝 개요

ㄱ. 머신 러닝이란?

(1) 정의 및 배경

- 머신 러닝이란 대량의 데이터에서 규칙성을 찾아서 분류나 판단과 같은 추론을 위한 규칙을 기계에 반영시키는 방법을 지칭하는 "인공지능" 연구 분야의 하나이며 "딥러닝"은 그러한 머신 러닝의 방법 중 하나로 꼽힌다. 

- 딥 러닝은 지시를 하지 않아도 자동으로 학습됨.

- 화상 분류를 비롯한 많은 작업에서 딥 러닝을 사용하고 있음

(2) 머신 러닝 프로세스

- 머신 러닝은 [학습]과 [추론]이라는 2개의 프로세스가 존재한다.

학습	추론
대량의 학습 데이터에서 특징 추출, 실제 데이터에서 추론하기 위한 [추론 모델] 생성	부여된 데이터를 [추론 모델]에 적용시켜 추론 결과를 도출

 

◈ 머신 러닝 프레임워크

- [Core ML], [Create ML], [Turi Create] 이 3가지는 Apple이 제공

- [ML Kit], [Cloud AutoML], [Tensor Flow] 이 3가지는 Google이 제공하고 있는 프레임워크로 iOS, Android에서 사용 가능