머신러닝 개념에 대해서 알아봅시다.
머신러닝 개념에 대한 설명
머신러닝 개념(Machine Learning)은 컴퓨터가 데이터를 기반으로 학습하는 것을 의미합니다.
머신러닝은 기계학습이라고도 부릅니다.
머신러닝은 인공지능을 구현하는 기술 중 하나이며 기계인 컴퓨터가 사람처럼 학습을 하는 것을 말합니다. 머신러닝은 사전에 답을 가르쳐주는 지도학습과 인공지능이 스스로 답을 찾아내는 비지도학습으로 구분됩니다.
지도학습은 사람이 인공지능에게 정답을 계속 알려주고 지도해주는 학습 방법입니다. 인공지능에게 강아지 사진을 인식시키는 경우에 강아지 사진을 컴퓨터에게 주면서 “이것은 강아지다” 라고 하는 라벨을 붙여서 학습시키는 방식입니다. 픽셀로 이루어진 강아지 사진 이미지를 컴퓨터가 지속적으로 학습하게 되면서 나중에는 강아지 사진이 주어지면 “이것은 강아지다”라고 식별하고 판단할 수 있게 됩니다.
비지도학습은 인공지능에게 대량의 강아지 사진을 데이터로 제공하고 인공지능이 방대한 양의 사진 데이터를 통해서 비슷하고 유사한 정보들을 추출하여 스스로 학습하도록 하고 학습 결과 강아지 사진을 식별하고 판단할 수 있게 하는 방식입니다. 비지도 학습의 경우 정해진 정답이 없는 상태에서 데이터의 특징을 발견하거나 데이터를 그룹화 시킬 때 적합한 방식입니다.
머신러닝 개념의 이해
머신러닝 개념(Machine Learning)은 컴퓨터에 데이터를 제공하고 학습시키는 인공지능을 구현하는 기술 중 하나입니다. 답을 표시한 데이터를 인공지능에게 제공하여 학습시키는 방법은 지도학습이며 답이 없는 데이터 속에서 인공지능이 스스로 답을 찾아내도록 학습시키는 방법이 비지도학습입니다.
지도학습은 훈련용으로 입력된 데이터에 대해서 정답과 오답을 사전에 주고 그 입력에 대한 처리 결과와 비교해서 처리에 대한 정확도를 높이는 방법입니다. 비지도학습은 주어진 훈련용 데이터에는 정답과 오답이 존재하지 않고 데이터가 가지고 있는 구조와 특징을 추출하도록 하는 방법입니다.
지도학습과 비지도학습 이외에도 강화학습의 개념이 존재합니다. 강화학습은 컴퓨터에 제공하는 훈련용 데이터를 처리한 결과에 대해서 보수를 주는 방식으로 보수를 많이 받을 수 있는 방법을 학습하도록 하는 기법입니다.
머신러닝을 통해서 인간이 정답과 룰, 규칙을 일일히 가르쳐주지 않아도 자동으로 학습할 수 있는 기술입니다. 머린러닝 기술은 인공지능 연구에 사용되는 기술이며 전통적으로는 사람인 프로그래머가 컴퓨터에게 룰을 일일히 프로그래밍하여 가르쳐주는 형태로 진행되었지만 컴퓨터 스스로 학습하도록 패러다임을 바꿀 수 있게 해주었습니다. 그래서 컴퓨터 프로그래머가 모든 기준과 내용을 프로그램 코딩을 통해서 만들 필요가 없이 컴퓨터 스스로 함수와 파라미터를 찾아낼 수 있도록 할 수 있게 되었고 사람이 절대 찾을 수 없는 함수와 파라미터를 찾아내서 구현할 수 있게 되었습니다.
머신러닝에서는 어느 정도의 양이 있는 훈련 데이터를 사용하여 통계적으로 처리하고 룰과 판단 기준들을 도출하여 예측과 분석에 사용될 수 있습니다. 여기서 어느 정도의 양은 해당 비즈니스 특성에 따라 달라질 수 있으며 일반적으로는 빅데이터를 활용한 학습 방법을 사용합니다.
머신러닝 개념은 클라우드 기반의 컴퓨터 시스템이 학습 모형을 기반으로 외부에서 제공된 빅데이터를 통해서 스스로 학습하고 빅데이터를 분석, 가공하여 새로운 결과와 정보를 얻어내거나 미래를 예측할 수 있는 기술입니다. 컴퓨터는 머신러닝을 통해서 더욱 고도화되고 새로운 데이터가 입력되었을 때 과거의 학습 경험을 바탕으로 새로운 데이터를 이해하고 결과를 도출하거나 미래를 예측합니다.