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기계학습이란 기계, 즉 컴퓨터 프로그램이 데이터 속에서 문제를 발생시키는 일관적인 패턴을 찾아내는(학습하는) 것을 말한다.

이 용어를 만든 사무엘(Arthur Samuel)은 기계학습을 ‘명시적으로 프로그래밍을 하지 않고도 컴퓨터가 학습할 수 있는 능력을 갖게 하는 것’이라고 정의했다. 우리가 이미 알고 있듯이 컴퓨터는 사전에 명시적으로 프로그램된 명령어에 따라 작동을 한다. 하지만 어떤 문제들은 수작업으로 명령어를 사전에 프로그램하기가 불가능하다. 예를 들어 항공기는 운항 중에 엔진에 장착된 수백 개의 센서를 통해 진동, 압력, 온도, 속도 등의 데이터를 위성을 통해 전송한다. 데이터 센터에서는 이 데이터를 실시간 분석해 연료 효율과 엔진 결함 등의 이상을 탐지한다. 이런 경우에는 변수의 수와 변수 간의 복잡한 상호관계로 인해 명시적으로 사전에 결함을 탐지하는 프로그램을 작성하기가 거의 불가능하다. 그래서 기계학습을 활용할 수밖에 없게 된다. 현실 속 많은 문제들이 이런 사례에 해당한다. 스팸 제거, 상품 추천, 글자 인식, 이미지 인식, 클릭 기록 분석, 의료기록 분석, DNA 분석, 자율운행(차, 헬기) 등이 이에 해당한다.