규칙을 배우는 방법
사람이 모든 판단 규칙을 직접 작성하는 대신, 학습 알고리즘이 자료를 이용해 모형의 매개변수나 구조를 조정한다. 이 모형은 분류, 예측, 자료의 표현 등 다양한 목적에 사용된다.
지도 학습과 비지도 학습
지도 학습은 입력과 정답에 해당하는 출력의 쌍을 활용한다. 비지도 학습은 정답 표지 없이 자료의 구조를 찾는다. 강화 학습에서는 행동의 결과로 얻는 보상을 이용해 행동 방식을 개선한다.
일반화와 과적합
학습에 사용하지 않은 자료에서도 유용한 결과를 내는 능력을 일반화라고 한다. 훈련 자료의 세부적인 잡음까지 맞추면 새로운 자료에서 성능이 나빠질 수 있는데, 이를 과적합 문제로 설명한다.
평가할 때 확인할 것
훈련과 평가에 같은 정보가 섞이면 성능을 실제보다 높게 판단할 수 있다. 자료의 대표성, 오류의 종류, 사용 환경의 변화도 중요하다. 딥 러닝은 기계 학습의 여러 방법 가운데 하나다.