컴퓨터학습(Computer Learning)은 컴퓨터와 관련된 다양한 기술과 방법론을 통해 데이터를 학습하고 패턴을 인식하는 과정을 의미한다. 이는 인공지능(AI)의 한 분야로서, 주로 기계학습(Machine Learning)과 깊은 연관이 있다. 컴퓨터학습은 데이터에서 유용한 정보를 추출하고 이를 기반으로 예측, 분류, 군집화 등의 작업을 수행할 수 있도록 돕는다.

컴퓨터학습의 기본적인 원리는 데이터로부터 규칙이나 패턴을 생성하는 것이다. 이를 위해 알고리즘을 사용하여 입력된 데이터를 분석하고 학습한다. 학습이 이루어진 후, 새로운 데이터가 주어졌을 때 해당 데이터를 기반으로 예측이나 결정을 내리게 된다. 예를 들어, 이메일 스팸 필터는 과거의 스팸 이메일 데이터를 학습하여 새로운 이메일이 스팸인지 아닌지 판단할 수 있다.

컴퓨터학습은 크게 지도학습(Supervised Learning)과 비지도학습(Unsupervised Learning)으로 나눌 수 있다. 지도학습은 레이블이 있는 데이터를 사용하여 모델을 학습시키는 방법으로, 주어진 입력에 대해 원하는 출력을 명확히 알 수 있다. 반면 비지도학습은 레이블이 없는 데이터를 이용하여 숨겨진 구조나 패턴을 발견하는 데 중점을 둔다. 두 가지 방법은 각기 다른 문제를 해결하는 데 적합하며, 최근에는 강화학습(Reinforcement Learning)과 같은 새로운 방법론도 많이 연구되고 있다.

또한 컴퓨터학습은 다양한 분야에 적용되고 있다. 예를 들어, 의료 분야에서는 환자의 진단을 지원하거나 신약 개발에 도움을 주기 위해 활용되고 있으며, 자율주행차에서는 주행 환경을 인식하고 판단하는 데 필수적인 역할을 한다. 데이터 분석, 자연어 처리, 이미지 인식 등 여러 분야에서 컴퓨터학습의 활용 가능성이 더욱 커지고 있다. 이러한 발전은 데이터의 양이 증가하고 알고리즘이 발전함에 따라 더욱 가속화되고 있다.