문단 (context)
기존 프로그래밍이 연역적 추론에 기반했다면, 기계학습은 귀납적 추론에 기반한다. 하둡(Hadoop) 등 병렬분산처리 기술의 발전으로 클라우드 컴퓨팅 시대가 도래했고, 인터넷ㆍSNS의 성장과 모바일 센서의 보급으로 빅데이터 시대가 부상했다. 기계학습은 “명시적으로 프로그램(explicitly programmed) 되지 않아도 컴퓨터가 스스로 학습할 수 있도록 능력을 부여하는 연구 분야”인데, 지도학습(supervised learning), 비지도학습(unsupervised learning), 강화학습(reinforcement learning)으로 구성된다. 인간이 상세한 세부규칙들을 포함하는 프로그램을 작성하지 않아도 다양한 입력 데이터와 결과물의 정보를 제공하면 컴퓨터가 스스로 입력 데이터와 결과물을 연결하는 패턴 및 전략을 학습하는 것이다.
기계독해 질의응답 4건
| question_id | 질문 | 답변 불가 | 정답 |
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| 1099041 | 귀납적 추론으로 입력 데이터와 결과물 정보를 제공하면 컴퓨터가 배워서 익히는 것은 뭐야 | 가능 | 기계학습 |
| 1099042 | 입력 데이터와 결과물 정보를 제공하면 귀납적 추론으로 컴퓨터가 배워서 익히는 기술은 뭐니 | 가능 | 기계학습 |
| 1099043 | 결과물 정보와 입력 데이터를 제공하면 귀납적 추론으로 컴퓨터가 배워서 익히는 것은 뭐지 | 가능 | 기계학습 |
| 1099044 | 연역적 추론으로 입력 데이터와 결과물 정보를 제공하면 학생이 배워서 익히는 것은 뭐지 | 불가 | 기계학습 |