머신러닝에서 그래프

 

머신러닝은 기계에게 학습을 시키는 것입니다. 그러면 무엇을 학습 시키는 것일까요? 사람이 생각 하는 방법을 학습을 시키는 것입니다.
예를들면 부인에게 오늘 저녁에 무엇을 먹을지를 제안하는 프로그램을 만든다고 해보겠습니다. 일단 아래 표는 결과가 있으니 지도학습입니다.

질문(데이터 X)	대답	결과(실제 Y)
파스타 먹을래?	응?	다시 물어본 것을 보니 별로 안당긴다(5)
라면 먹을래?	어제 먹었잖아!	싫다는 표현이다(0)
돈부리 사다 먹을까?	그래	오늘 저녁은 돈부리다(10)
그냥 밥해먹자	해먹고 치워야되잖아	싫다는 표현이다(8)

이런 패턴들을 학습 시켰을 때 부인은 '그래'라고 대답을 하면 그 메뉴가 좋다는 뜻입니다. '응?'이라고 Yes로 대답을 했지만 뒤에 ? 를 붙였기 때문에 그다지 마음에 들지 않는다는 뜻입니다.

 

이런식으로 우리는 어떤 현상에 대해서 파악을 합니다. 위 표를 보고 x, y좌표에 표현을 할 때 각각 점수를 매길 수 있는데 우리가 하는 질문은 그냥 질문 1개이지만 거기에 대한 대답이 각각 다르고 이런 데이터들을 많이 쌓아 놓으면(학습) 나중에 '알리오 올리오 먹을래?' 라는 질문을 했을 때의 결과를 예측할 수 있고 그 예측이 맞을 확률이 높아집니다.