1) Arthur Samuel은 Machine Learning은 컴퓨터에게 프로그램되지도 안고 배울 수 있는 능력을 주는 분야라고 하네요
2) Tom Mitchel은 Machine Learning은 경험(E)으로부터 계산(P)해서 어떤 일(T)에 대해 배우는 컴퓨터 프로그램이라고 하기도합니다.
즉, 컴퓨터가 스스로 데이터를 처리하는 일련의 과정인 것입니다. machine learning은 데이터가 방대해진 요즘 가장 각광받기도하고 가장 많이 쓰이는 컴퓨터 과학이기도 합니다. 그래서 예시들도 모두 우리와 밀접해 있어요.
하루 10억건이나되는 구글의 검색은 누가 랭크를 올리고 내릴까요? 배워먹은 컴퓨터입니다. 수천개의 언론사로 부터 같은 주제의 내용을 묶어 보여주는 것도 컴퓨터가 합니다. 그 외 스팸메일을 막기도하고 사용자에 맞는광고도 보여주고 많은걸 컴퓨터가 알아서하는거죠.
데이터 홍수를 지나서 쓰나미처럼 몰려오는 지금 이러한 자동 데이터 처리는 필요가 아닌 필수가 되어버린 시대입니다.
1) Arthur Samuel. Machine Learning:Field of study that gives computers the ability to learn without being explicitly programmed.
2) Tom Mitchel. Well-posed Learning Problem: A computer program is said to learn from experience E with respect to some task T and some performance measure P, if its performance on T, as measured by P, improves with experience E.
(위에서 말한 아서와 탐이말한 원본인것같은데 내나름대로 의역했으니 이 원본을 보시고 이해하는 것이 나을지 모르겠네요.)