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머신러닝의 5가지 분야에 대해 하나씩 설명하고 있습니다.

첫째, 기호주의. 

논리를 기반으로 한 방법으로 결정트리가 대표적입니다.

둘째, 연결주의.

인간의 뇌를 모방하는 인공신경망과 딥러닝을 다루고 있습니다.

셋째, 진화주의.

자연의 진화를 시뮬레이션하는 유전 알고리즘입니다.

넷째, 베이즈주의.

통계적인 확률의 기반으로 한 것으로 나이브 베이즈나 마르코프 모델 등이 있습니다.

다섯째, 유추주의.

데이터 집합에서 입력과 유사한 것을 찾아 예측하는 방식으로 협력필터링, SVM이 대표적입니다.

뒷부분에서는 자신이 개발한 마르코프 논리 네트워크를 설명하면서 이것이 마스터 알고리즘에 가장 가깝다고 주장합니다. 

하지만 솔직히 무슨 말인지 이해가 잘 되지 않았습니다. 번역이 이상한 건지 원래 어렵게 설명한건지 모르겠지만 읽기도 힘들고 개념을 알기 어려웠습니다. 구글링을 좀 해봤는데 아직까지 크게 알려진 알고리즘은 아닌 것 같습니다.

그래도 머신러닝을 5가지로 나누어 체계적으로 분류한 것은 괜찮았다고 봅니다. 기계학습에 대해 전체적인 개념을 잡기에 나쁘지 않은 책입니다.