머신러닝이란?(Machine Learning)

 

머신러닝(machine learning)은 인공지능 분야에서 데이터를 활용하여 컴퓨터 시스템이 스스로 학습하고 예측하는 알고리즘 기술입니다. 머신러닝은 데이터를 기반으로 패턴을 학습하고, 그 학습된 패턴을 통해 새로운 데이터를 예측하거나 분류하는 등의 작업을 수행합니다.

일반적으로 머신러닝은 지도학습, 비지도학습, 강화학습으로 구분됩니다.

지도학습 & 비지도학습 & 강화학습

• 지도학습: 입력 데이터와 출력 데이터를 미리 정해놓고 이를 기반으로 학습하는 방식입니다. 분류(classification)나 회귀(regression)와 같은 작업에 적용됩니다.
  1. 분류(classification) 작업 예시:
  • 스팸 메일 필터링: 스팸 메일인지 아닌지 분류하는 작업입니다. 이때 이메일 제목, 내용, 발신자 등의 특성을 입력 데이터로 활용합니다.
  • 암 진단: 환자의 조직 검체나 영상 정보를 분석하여 암 진단 결과를 분류하는 작업입니다.
  • 이미지 분류: 이미지 내에 포함된 객체나 사물의 종류를 분류하는 작업입니다. 예를 들어, 고양이, 개, 자동차, 비행기 등의 종류를 분류하는 것입니다.
  1. 회귀(regression) 작업 예시:
  • 부동산 가격 예측: 부동산 시장에서 특정 지역의 집값을 예측하는 작업입니다. 입력 데이터로는 해당 지역의 주요 인프라 시설, 교통 상태, 인구 밀도 등을 활용할 수 있습니다.
  • 판매량 예측: 특정 상품의 판매량을 예측하는 작업입니다. 입력 데이터로는 판매 대상의 특성, 가격, 마케팅 활동 등을 활용할 수 있습니다.
  • 주가 예측: 특정 기업의 주식 가격을 예측하는 작업입니다. 입력 데이터로는 해당 기업의 재무 정보, 경제 환경 등을 활용할 수 있습니다.
• 비지도학습: 입력 데이터만을 가지고 패턴을 학습하는 방식입니다. 군집화(clustering)나 차원축소(dimensionality reduction)와 같은 작업에 적용됩니다.
  1. 군집화(clustering) 작업 예시:
  • 고객 세분화: 고객의 특성을 분석하여 그룹으로 나누는 작업입니다. 이때, 구매이력, 나이, 성별, 지역 등을 입력 데이터로 활용합니다.
  • 이미지 분할: 이미지를 여러 개의 그룹으로 나누는 작업입니다. 예를 들어, 이미지에서 특정 객체를 추출하거나 배경과 객체를 분리하는 작업 등이 있습니다.
  • 유전자 분류: 유전자 정보를 분석하여 특성을 가진 그룹으로 나누는 작업입니다. 이는 유전체 데이터를 이해하는 데 매우 중요한 역할을 합니다.
  1. 차원축소(dimensionality reduction) 작업 예시:
  • 데이터 시각화: 데이터를 시각적으로 나타낼 때, 고차원 데이터를 저차원으로 축소하여 그래프 상에 표시하는 작업입니다.
  • 데이터 압축: 데이터의 크기를 줄이는 작업으로, 이를 통해 보다 효율적인 데이터 처리가 가능합니다.
  • 특성 선택: 모델 학습 시 불필요한 특성이나 노이즈를 제거하여 모델 성능을 개선하는 작업입니다.
• 강화학습: 보상을 통해 시스템이 스스로 학습하도록 하는 방식입니다. 게임이나 로봇 제어와 같은 분야에서 적용됩니다.
  1. 인공지능 게임 예시:
  • 알파고: 바둑을 기계 학습을 통해 습득한 전략을 활용하여 게임을 이기는 인공지능입니다.
  • 딥스포츠: 인공신경망을 이용해 스포츠 게임의 플레이어를 자동으로 제어하고, 게임을 이기는 인공지능입니다.
  1. 로봇 제어 예시:
  • 자율주행 자동차: 인공지능 기술을 활용하여 운전자의 개입 없이 자동차가 주행하는 기술입니다.
  • 산업용 로봇: 로봇의 동작을 제어하는 인공지능 기술을 이용하여 공장 내 작업의 자동화를 실현하는 기술입니다.

머신러닝은 다양한 분야에서 활용됩니다. 예를 들어, 영상 처리, 자연어 처리, 음성 인식, 추천 시스템 등에서 사용됩니다. 또한, 머신러닝은 인간의 결정력과 경험을 대체할 수 있는 기술로 자율주행 자동차, 인공지능 의료 진단 등에도 적용됩니다.