핸즈온 머신러닝 1장 한눈에 보는 머신러닝 - 1.2 왜 머신러닝을 사용하는가?
데이터분석 관련 책 `핸즈온 머신러닝 2판`의 1장 1.2절 왜 머신러닝을 사용하는가? 요약 및 정리
Contents
1. 한눈에 보는 머신러닝
1.1. 머신러닝이란?
1.2. 왜 머신러닝을 사용하는가?
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사례 - 스팸 필터
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전통적인 접근 방법
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스팸에 어떤 단어들이 주로 나타나는지 연구하여 규칙을 작성함
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규칙을 이용해 스팸메일의 패턴을 감지하는 알고리즘을 작성하여 메일 분류
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프로그램을 테스트하고 스팸 단어가 변경될 경우 위 방법을 반복
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문제점
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문제가 어렵기 때문에 규칙이 점점길고 복잡해지므로 유지보수하기 매우 힘들어짐
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머신러닝 접근 방법
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스팸에 어떤 단어들이 주로 나타나는지 연구하여 규칙을 작성함
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규칙을 이용해 프로그램이 자동으로 인식하고 별도의 작업하지 않아도 자동으로 스팸메일의 패턴을 감지하여 메일 분류
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데이터 마이닝
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대용량의 데이터를 분석하면 겉으로 보이지 않던 패턴 발견
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머신러닝 사용 분야
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기존솔루션으로 많은 수동 조정과 규칙이 필요한 문제
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하나의 머신러닝 모델이 코드를 간단한게 만들고 전통적인 방법보다 더 잘 수행되도록 할수 있음
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전통적인 방식으로는 해결 방법이 없는 복잡한 문제
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가장 뛰어난 머신러닝 기법으로 해결 방법을 찾을 수 있음
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유동적인 환경
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머신러닝 시스템은 새로운 데이터에 적응할 수 있음
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복잡한 문제와 대량의 데이터에서 통찰 얻기
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