머신러닝 모델이란 무엇인가?

본 포스팅은 머신러닝을 공부하면서 모델에 대한 개인적인 내용을 정리한 것이기 때문에 일반적인 용어 및 개념과 상이 할 수 있습니다.

모델링의 정의

• 어떤 물리현상을 특정한 목적에 맞추어 이용하기 쉬운 형식으로 표현하는 일 (두산백과)

위 정의를 실제 머신러닝 사례에 적용해 이해 해보자.
얼굴 이미지를 통해 사람을 인식하는 시스템을 만든다고 하자.
위 정의에 따라 현상과 목적, 형식에 대해 생각해보자.

여기서 주어진 현상이란 얼굴 이미지이며, 특정한 목적이란 사람을 정확하게 인식하는 것이다. 그렇다면 형식이란 무엇일까? 우리는 이것을 모델이라고 흔히 부른다. 또한, 대부분 모델은 하나의 목적 함수로써 표현되어 진다.

정리하면 아래와 같다.

• 현상이란 기록 되어진 데이터이다.
• 머신러닝 모델이란 데이터를 기반으로 특정 목적에 맞춰 원하는 결과를 줄 것이라고 기대하는 함수이다.
• 모델링이란 이와 같은 모델을 찾아가는 과정이다.