Machine learning (ML) is a field of inquiry devoted to understanding and building methods that "learn" – that is, methods that leverage data to improve performance on some set of tasks. It is seen as a part of artificial intelligence.

Machine learning algorithms build a model based on sample data, known as training data, in order to make predictions or decisions without being explicitly programmed to do so. Machine learning algorithms are used in a wide variety of applications, such as in medicine, email filtering, speech recognition, agriculture, and computer vision, where it is difficult or unfeasible to develop conventional algorithms to perform the needed tasks.

A subset of machine learning is closely related to computational statistics, which focuses on making predictions using computers, but not all machine learning is statistical learning. The study of mathematical optimization delivers methods, theory and application domains to the field of machine learning. Data mining is a related field of study, focusing on exploratory data analysis through unsupervised learning.

Some implementations of machine learning use data and neural networks in a way that mimics the working of a biological brain.

In its application across business problems, machine learning is also referred to as predictive analytics.

Overview
Learning algorithms work on the basis that strategies, algorithms, and inferences that worked well in the past are likely to continue working well in the future. These inferences can be obvious, such as "since the sun rose every morning for the last 10,000 days, it will probably rise tomorrow morning as well". They can be nuanced, such as "X% of families have geographically separate species with color variants, so there is a Y% chance that undiscovered black swans exist".

Machine learning programs can perform tasks without being explicitly programmed to do so. It involves computers learning from data provided so that they carry out certain tasks. For simple tasks assigned to computers, it is possible to program algorithms telling the machine how to execute all steps required to solve the problem at hand; on the computer's part, no learning is needed. For more advanced tasks, it can be challenging for a human to manually create the needed algorithms. In practice, it can turn out to be more effective to help the machine develop its own algorithm, rather than having human programmers specify every needed step.

The discipline of machine learning employs various approaches to teach computers to accomplish tasks where no fully satisfactory algorithm is available. In cases where vast numbers of potential answers exist, one approach is to label some of the correct answers as valid. This can then be used as training data for the computer to improve the algorithm(s) it uses to determine correct answers. For example, to train a system for the task of digital character recognition, the MNIST dataset of handwritten digits has often been used.

History and relationships to other fields
See also: Timeline of machine learning
The term machine learning was coined in 1959 by Arthur Samuel, an IBM employee and pioneer in the field of computer gaming and artificial intelligence. The synonym self-teaching computers was also used in this time period.

By the early 1960s an experimental "learning machine" with punched tape memory, called CyberTron, had been developed by Raytheon Company to analyze sonar signals, electrocardiograms, and speech patterns using rudimentary reinforcement learning. It was repetitively "trained" by a human operator/teacher to recognize patterns and equipped with a "goof" button to cause it to re-evaluate incorrect decisions. A representative book on research into machine learning during the 1960s was Nilsson's book on Learning Machines, dealing mostly with machine learning for pattern classification. Interest related to pattern recognition continued into the 1970s, as described by Duda and Hart in 1973. In 1981 a report was given on using teaching strategies so that a neural network learns to recognize 40 characters (26 letters, 10 digits, and 4 special symbols) from a computer terminal.

Tom M. Mitchell provided a widely quoted, more formal definition of the algorithms studied in the machine learning field: "A computer program is said to learn from experience E with respect to some class of tasks T and performance measure P if its performance at tasks in T, as measured by P, improves with experience E." This definition of the tasks in which machine learning is concerned offers a fundamentally operational definition rather than defining the field in cognitive terms. This follows Alan Turing's proposal in his paper "Computing Machinery and Intelligence", in which the question "Can machines think?" is replaced with the question "Can machines do what we (as thinking entities) can do?".

Modern-day machine learning has two objectives, one is to classify data based on models which have been developed, the other purpose is to make predictions for future outcomes based on these models. A hypothetical algorithm specific to classifying data may use computer vision of moles coupled with supervised learning in order to train it to classify the cancerous moles. A machine learning algorithm for stock trading may inform
머신 러닝(ML)은 '학습'하는 방법, 즉 데이터를 활용하여 특정 작업의 성능을 개선하는 방법을 이해하고 구축하는 데 전념하는 연구 분야입니다. 머신러닝은 인공 지능의 일부로 간주됩니다.

머신 러닝 알고리즘은 학습 데이터라고 하는 샘플 데이터를 기반으로 모델을 구축하여 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 예측이나 결정을 내릴 수 있습니다. 머신 러닝 알고리즘은 의학, 이메일 필터링, 음성 인식, 농업, 컴퓨터 비전 등 필요한 작업을 수행하기 위해 기존 알고리즘을 개발하기 어렵거나 실현 불가능한 다양한 분야에서 사용됩니다.

머신 러닝의 하위 집합은 컴퓨터를 사용하여 예측하는 데 중점을 두는 계산 통계와 밀접한 관련이 있지만 모든 머신 러닝이 통계 학습인 것은 아닙니다. 수학적 최적화 연구는 머신 러닝 분야에 방법, 이론 및 응용 영역을 제공합니다. 데이터 마이닝은 비지도 학습을 통한 탐색적 데이터 분석에 중점을 둔 관련 학문 분야입니다.

머신 러닝의 일부 구현은 생물학적 두뇌의 작동을 모방하는 방식으로 데이터와 신경망을 사용합니다.

비즈니스 문제 전반에 걸쳐 적용되는 머신 러닝은 예측 분석이라고도 합니다.

개요
학습 알고리즘은 과거에 잘 작동했던 전략, 알고리즘, 추론이 미래에도 계속 잘 작동할 가능성이 높다는 것을 기반으로 작동합니다. 이러한 추론은 "지난 10,000일 동안 매일 아침 해가 떠 있었으므로 내일 아침에도 해가 뜰 것이다"와 같이 명백한 것일 수도 있고, "내일 아침에도 해가 뜰 것이다"와 같이 미묘한 것일 수도 있습니다. 'X%의 가족은 지리적으로 분리된 종과 색이 다른 종을 가지고 있으므로 아직 발견되지 않은 흑고니가 존재할 확률이 Y%입니다'와 같이 미묘한 차이가 있을 수 있습니다.

머신 러닝 프로그램은 명시적으로 프로그래밍하지 않아도 작업을 수행할 수 있습니다. 머신 러닝은 컴퓨터가 특정 작업을 수행하기 위해 제공된 데이터를 학습하는 것을 포함합니다. 컴퓨터에 할당된 간단한 작업의 경우 당면한 문제를 해결하는 데 필요한 모든 단계를 실행하는 방법을 기계에 알려주는 알고리즘을 프로그래밍할 수 있으며, 컴퓨터 입장에서는 학습이 필요하지 않습니다. 고급 작업의 경우 사람이 필요한 알고리즘을 수동으로 생성하는 것이 어려울 수 있습니다. 실제로는 프로그래머가 필요한 모든 단계를 일일이 지정하는 것보다 기계가 스스로 알고리즘을 개발하도록 돕는 것이 더 효과적일 수 있습니다.

머신 러닝 분야에서는 완전히 만족스러운 알고리즘이 없는 작업을 컴퓨터가 수행하도록 가르치기 위해 다양한 접근 방식을 사용합니다. 수많은 잠재적 정답이 존재하는 경우, 한 가지 접근 방식은 정답 중 일부를 유효한 것으로 표시하는 것입니다. 그런 다음 컴퓨터가 정답을 결정하는 데 사용하는 알고리즘을 개선하기 위한 학습 데이터로 사용할 수 있습니다. 예를 들어, 디지털 문자 인식 작업을 위한 시스템을 훈련하기 위해 손으로 쓴 숫자로 구성된 MNIST 데이터 세트가 자주 사용되었습니다.

역사 및 다른 분야와의 관계
관련 문서도 참조하세요: 머신 러닝의 타임라인
머신 러닝이라는 용어는 1959년 IBM 직원이자 컴퓨터 게임 및 인공 지능 분야의 선구자인 아서 사무엘에 의해 만들어졌습니다. 이 시기에는 자가 학습 컴퓨터라는 동의어 또한 사용되었습니다.

1960년대 초에는 레이시온 사에서 초보적인 강화 학습을 사용하여 소나 신호, 심전도, 음성 패턴을 분석하기 위해 펀치 테이프 메모리를 갖춘 실험적인 '학습 기계'인 CyberTron을 개발했습니다. 인간 운영자/교사가 패턴을 인식하도록 반복적으로 '훈련'하고 잘못된 판단을 재평가하도록 하는 '구프' 버튼이 장착되어 있었습니다. 1960년대 머신 러닝 연구에 관한 대표적인 책으로는 닐슨의 '학습 기계'가 있는데, 주로 패턴 분류를 위한 머신 러닝을 다루고 있습니다. 패턴 인식에 대한 관심은 1970년대에도 계속 이어져 1973년 Duda와 Hart에 의해 설명되었습니다. 1981년에는 신경망이 컴퓨터 단말기에서 40개의 문자(26자, 10자리, 특수 기호 4개)를 인식하는 방법을 학습하도록 학습 전략을 사용하는 것에 대한 보고서가 발표되었습니다.

톰 미첼(Tom M. Mitchell)은 머신 러닝 분야에서 연구되는 알고리즘에 대해 널리 인용되는 보다 공식적인 정의를 제시했습니다: "컴퓨터 프로그램은 어떤 종류의 작업 T와 성능 측정치 P에 대한 경험 E를 통해 학습하고, P로 측정된 T의 작업 성능이 경험 E를 통해 향상되면 학습했다고 합니다." 머신러닝과 관련된 작업에 대한 이러한 정의는 인지적 용어로 이 분야를 정의하기보다는 근본적으로 운영적인 정의를 제공합니다. 이는 "기계가 생각할 수 있는가?"라는 질문을 "기계가 (사고하는 실체로서) 우리가 할 수 있는 일을 할 수 있는가?"라는 질문으로 대체한 앨런 튜링의 논문 "컴퓨팅 기계와 지능"에서의 제안을 따르고 있습니다.

현대의 머신러닝은 두 가지 목표를 가지고 있는데, 하나는 개발된 모델을 기반으로 데이터를 분류하는 것이고, 다른 하나는 이러한 모델을 기반으로 미래의 결과를 예측하는 것입니다. 데이터 분류에 특화된 가상의 알고리즘은 암성 두더지를 분류하도록 훈련하기 위해 지도 학습과 결합된 두더지의 컴퓨터 비전을 사용할 수 있습니다. 주식 거래를 위한 머신러닝 알고리즘은 다음을 알려줄 수 있습니다.