ML-For-Beginners/1-Introduction/1-intro-to-ML/translations/README.ko.md

# 머신러닝 소개

[![ML, AI, deep learning - What's the difference?](https://img.youtube.com/vi/lTd9RSxS9ZE/0.jpg)](https://youtu.be/lTd9RSxS9ZE "ML, AI, deep learning - What's the difference?")

> 🎥 머신러닝, AI 그리고 딥러닝의 차이를 설명하는 영상을 보려면 위 이미지를 클릭합니다.

## [강의 전 퀴즈](https://white-water-09ec41f0f.azurestaticapps.net/quiz/1/)

### 소개

입문자를 위한 classical 머신러닝 코스에 오신 것을 환영합니다! 이 토픽에 완벽하게 새로 접해보거나, 한 분야에 완벽해지고 싶어하는 ML 실무자도 저희와 함께하게 되면 좋습니다! ML 연구를 위한 친숙한 시작점을 만들고 싶고, 당신의 [feedback](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/discussions)을 평가, 응답하고 반영하겠습니다.

[![Introduction to ML](https://img.youtube.com/vi/h0e2HAPTGF4/0.jpg)](https://youtu.be/h0e2HAPTGF4 "Introduction to ML")

> 🎥 동영상을 보려면 위 이미지 클릭: MIT의 John Guttag가 머신러닝을 소개합니다.
### 머신러닝 시작하기

이 커리큘럼을 시작하기 전, 컴퓨터를 세팅하고 노트북을 로컬에서 실행할 수 있게 준비해야 합니다.

- **이 영상으로 컴퓨터 세팅하기**. [영상 플레이리스트](https://www.youtube.com/playlist?list=PLlrxD0HtieHhS8VzuMCfQD4uJ9yne1mE6)에서 컴퓨터를 세팅하는 방법에 대하여 자세히 알아봅니다.
- **Python 배우기**. 이 코스에서 사용할 데이터 사이언티스트에게 유용한 프로그래밍 언어인 [Python](https://docs.microsoft.com/learn/paths/python-language/?WT.mc_id=academic-15963-cxa)에 대한 기본적인 이해를 해야 좋습니다.
- **Node.js 와 JavaScript 배우기**. 이 코스에서 웹앱을 빌드할 때 JavaScript를 사용하므로, [node](https://nodejs.org) 와 [npm](https://www.npmjs.com/)을 설치해야 합니다. Python 과 JavaScript의 개발환경 모두 쓸 수 있는 [Visual Studio Code](https://code.visualstudio.com/)도 있습니다.
- **GitHub 계정 만들기**. [GitHub](https://github.com) 계정이 혹시 없다면, 계정을 만든 뒤에 이 커리큘럼을 포크해서 개인에 맞게 쓸 수 있습니다. (star 하셔도 됩니다 😊)
- **Scikit-learn 찾아보기**. 이 강의에서 참조하고 있는 ML 라이브러리 셋인 [Scikit-learn](https://scikit-learn.org/stable/user_guide.html)을 숙지합니다.

### 머신러닝은 무엇인가요?

'머신러닝'은 최근 가장 인기있고 자주 언급되는 용어입니다. 어떤 분야든 기술에 어느 정도 익숙해지면 이러한 용어를 한 번즈음 들어본 적이 있었을 것입니다. 그러나, 머신러닝의 구조는 대부분의 사람들에겐 미스테리입니다. 머신러닝 입문자에겐 주제가 때때로 숨막힐 수 있습니다. 때문에 머신러닝이 실제로 어떤지 이해하고 실제 적용된 예시로 단계별 학습을 진행하는 것이 중요합니다.

![ml hype curve](../images/hype.png)

> Google Trends의 '머신러닝' 용어의 최근 'hype curve' 입니다.

우리는 매우 신비한 우주에 살고 있습니다. Stephen Hawking, Albert Einstein과 같은 위대한 과학자들은 주변 세계의 신비를 밝혀낼 의미있는 정보를 찾는 데 일생을 바쳤습니다. 이건 사람의 학습 조건이죠. 아이는 성인이 되면서 해마다 새로운 것을 배우고 세계의 구조들을 발견합니다.

아이의 뇌와 감각은 주변 환경의 사실들을 인지하고 학습된 패턴을 식별하기 위한 논리적인 규칙을 만드는 패턴을 점차적으로 배웁니다. 인간의 두뇌의 학습 과정은 인간을 세상에서 가장 정교한 생명체로 만듭니다. 숨겨진 패턴을 발견하고 그 패턴을 혁신함으로써 지속적으로 학습하는 것은 우리가 일생 동안 점점 더 나은 자신을 만들 수 있게 해줍니다. 이러한 학습 능력과 발전하는 능력은 [brain plasticity 뇌의 가소성](https://www.simplypsychology.org/brain-plasticity.html)이라고 불리는 개념과 관련이 있습니다. 피상적으로, 우리는 인간의 두뇌의 학습 과정과 기계 학습의 개념 사이에 동기부여의 유사성을 끌어낼 수 있습니다.

[인간의 뇌](https://www.livescience.com/29365-human-brain.html)는 현실 세계의 것들을 인식하고, 인식된 정보를 처리하고, 합리적인 결정을 내리고, 상황에 따라 특정한 행동을 합니다. 이것이 우리가 지적 행동이라고 부르는 것입니다. 우리가 지능적인 행동 과정의 팩시밀리를 기계에 프로그래밍 할 때, 그것은 인공지능(AI)이라고 불립니다.

용어가 헷갈릴 수 있지만, 머신러닝(ML)은 중요한 인공 지능의 한 부분입니다. **ML은 특수한 알고리즘을 써서 의미있는 정보를 찾고 인식한 데이터에서 숨겨진 패턴을 찾아 합리적으로 판단할 프로세스를 확실하게 수행하는 것에 집중하고 있다고 할 수 있습니다**.

![AI, ML, deep learning, data science](../images/ai-ml-ds.png)

> AI, ML, 딥러닝, 그리고 데이터 사이언티스 간의 관계를 보여주는 다이어그램. [이곳](https://softwareengineering.stackexchange.com/questions/366996/distinction-between-ai-ml-neural-networks-deep-learning-and-data-mining)에서 영감을 받은 [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper)의 인포그래픽

## 이 코스에서 배울 컨셉들

이 커리큘럼에서는 입문자가 반드시 알아야 할 머신러닝의 핵심적인 개념만 다룰 것입니다. 많은 학생들이 기초를 배우기 위해 사용하는 훌륭한 라이브러리인, Scikit-learn으로 'classical machine learning'이라고 부르는 것을 다룹니다. 인공 지능 또는 딥러닝의 대략적인 개념을 이해하려면 머신러닝에 대한 강력한 기초 지식이 꼭 필요하므로, 해당 내용을 본 강의에서 제공하고자 합니다.

## 이 코스에서 다루는 것:

- 머신러닝의 핵심 컨셉
- ML 의 역사
- ML 과 공정성
- regression ML 기술
- classification ML 기술
- clustering ML 기술
- natural language processing ML 기술
- time series forecasting ML 기술
- 강화 학습
- real-world 애플리케이션 for ML

## 다루지 않는 것:

- 딥러닝
- 신경망
- AI
  
우리는 더 나은 학습 경험을 만들기 위해 본 코스에서는 신경망, 신경망을 이용한 다층 모델 구축인 '딥러닝', 그리고 AI는 논의하지 않을 것입니다. 또한, 더 큰 필드에 초점을 맞추기 위하여 향후 데이터 사이언스 커리큘럼을 제공할 예정입니다.

## 왜 머신러닝을 배우나요?

시스템 관점에서 머신러닝은 데이터의 숨겨진 패턴을 학습하여 현명한 의사결정을 지원하는 자동화된 시스템을 만드는 것으로 정의됩니다.

이것은 인간의 두뇌가 외부로부터 인지하는 데이터를 바탕으로 어떻게 특정한 것들을 배우는지에 의해 어느 정도 영감을 받았습니다.

✅ 하드 코딩된 규칙 기반 엔진을 만드는 것보다 기계 학습 전략을 사용하는 이유를 잠시 생각해 봅시다.

### 머신러닝의 애플리케이션

머신러닝의 응용은 이제 거의 모든 곳에 있으며, 우리의 스마트폰, 연결된 기기, 그리고 다른 시스템들에 의해 생성된 우리 사회의 방대한 데이터만큼 어디에나 존재합니다. 최첨단 머신러닝 알고리즘의 엄청난 잠재력을 고려하여 연구원들은 다차원적이고 다분야적인 실제 문제를 큰 긍정적인 결과로 해결할 수 있는 능력을 탐구하고 있습니다.

**다양한 방식으로 머신러닝을 사용할 수 있습니다**:

- 환자의 병력이나 보고서를 기반으로 질병 가능성을 예측합니다.
- 날씨 데이터로 계절 이벤트를 예측합니다.
- 문장의 감정을 이해합니다.
- 가짜 뉴스를 감지하고 선동을 막습니다.

금융, 경제학, 지구 과학, 우주 탐험, 생물 공학, 인지 과학, 그리고 인문학까지 머신러닝을 적용하여 어렵고, 데이터 처리가 버거운 이슈를 해결했습니다.

**결론**:

머신러닝은 실제 또는 생성된 데이터에서 의미 있는 패턴을 찾는 프로세스를 자동화합니다. 무엇보다도 비즈니스, 건강 및 재무 애플리케이션에서 높은 가치를 지닌다는 것이 입증되었습니다.

가까운 미래에, 머신러닝의 광범위한 채택으로 모든 분야의 사람들이 머신러닝의 기본을 이해하는 것이 필수적이 될 것입니다.

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## 🚀 도전

종이에 그리거나, [Excalidraw](https://excalidraw.com/)처럼 온라인 앱을 이용하여 AI, ML, 딥러닝, 그리고 데이터 사이언스의 차이를 이해합시다. 각 기술들이 잘 해결할 수 있는 문제에 대해 아이디어를 합쳐보세요.

## [강의 후 퀴즈](https://white-water-09ec41f0f.azurestaticapps.net/quiz/2/)

## 리뷰 & 자기주도 학습

클라우드에서 ML 알고리즘을 어떻게 사용하는 지 자세히 알아보려면, [학습 경로](https://docs.microsoft.com/learn/paths/create-no-code-predictive-models-azure-machine-learning/?WT.mc_id=academic-15963-cxa)를 따릅니다.

ML의 기초에 대한 [학습 경로](https://docs.microsoft.com/learn/modules/introduction-to-machine-learning/?WT.mc_id=academic-15963-cxa)를 봅니다.

## 과제

[Get up and running](../assignment.md)