머신 러닝이란 무엇이며 어떻게 작동하나요

머신러닝은 인공지능의 흥미로운 분야로, 우리 주변에 항상 존재합니다. 머신 러닝은 Facebook이 피드에서 기사를 추천하는 등 새로운 방식으로 데이터의 힘을 끌어냅니다. 이 놀라운 기술은 예측과 탐지를 통해 데이터에 자동으로 액세스하고 작업을 수행할 수 있는 컴퓨터 프로그램을 개발함으로써 컴퓨터 시스템이 경험을 통해 학습하고 개선할 수 있도록 도와줍니다.

기계에 더 많은 데이터를 입력하면 알고리즘이 컴퓨터를 학습하여 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다. 알렉사에게 Amazon Echo에서 좋아하는 음악 방송국을 재생해 달라고 요청하면 알렉사는 사용자가 가장 자주 재생한 방송국으로 이동합니다. Alexa에게 곡 건너뛰기, 볼륨 조절 등 다양한 명령을 통해 청취 환경을 더욱 개선하고 세분화할 수 있습니다. 머신 러닝과 인공 지능의 급속한 발전으로 이 모든 것이 가능해졌습니다.

먼저 머신 러닝이란 무엇인가라는 질문에 답하는 것부터 시작하겠습니다.

머신 러닝이란 정확히 무엇인가요?

우선, 머신러닝은 인공지능(AI)의 핵심 하위 영역입니다. 머신 러닝 애플리케이션은 직접 프로그래밍하지 않고도 사람처럼 경험(정확히 말하면 데이터)을 통해 학습합니다. 이러한 애플리케이션은 새로운 데이터에 노출되면 스스로 학습하고, 성장하고, 변화하고, 발전합니다. 다시 말해, 머신 러닝은 컴퓨터가 어디를 찾으라는 지시 없이도 통찰력 있는 정보를 찾아내는 것입니다. 대신 반복적인 프로세스를 통해 데이터를 학습하는 알고리즘을 활용하여 이를 수행합니다.

머신 러닝의 개념은 오래전부터 존재해 왔습니다(예를 들어, 2차 세계대전 당시의 에니그마 머신을 생각해보세요). 그러나 빅데이터에 복잡한 수학적 계산을 적용하는 것을 자동화한다는 아이디어는 불과 몇 년 전부터 사용되어 왔지만, 지금은 더욱 탄력을 받고 있습니다.

높은 수준에서 머신 러닝은 반복을 통해 새로운 데이터에 독립적으로 적응할 수 있는 능력입니다. 애플리케이션은 이전의 계산과 트랜잭션을 통해 학습하고 ‘패턴 인식’을 사용하여 신뢰할 수 있고 정보에 입각한 결과를 생성합니다.

머신 러닝은 어떻게 작동하나요?

머신러닝은 의심할 여지 없이 인공지능의 가장 흥미로운 하위 집합 중 하나입니다. 머신러닝은 기계에 특정 입력을 통해 데이터로부터 학습하는 작업을 완료합니다. 머신 러닝의 작동 원리와 향후 머신 러닝이 어떻게 활용될 수 있는지 이해하는 것이 중요합니다.

머신 러닝 프로세스는 선택한 알고리즘에 학습 데이터를 입력하는 것으로 시작됩니다. 학습 데이터는 최종 머신 러닝 알고리즘을 개발하기 위해 알려진 데이터 또는 알려지지 않은 데이터가 될 수 있습니다. 입력되는 학습 데이터의 유형은 알고리즘에 영향을 미치며, 이 개념은 잠시 후에 자세히 다룰 예정입니다.

새로운 입력 데이터를 머신 러닝 알고리즘에 입력하여 알고리즘이 올바르게 작동하는지 테스트합니다. 그런 다음 예측과 결과를 서로 대조하여 확인합니다.

예측과 결과가 일치하지 않으면 데이터 과학자가 원하는 결과를 얻을 때까지 알고리즘을 여러 번 다시 학습시킵니다. 이를 통해 머신 러닝 알고리즘은 지속적으로 스스로 학습하여 최적의 답을 도출할 수 있으며, 시간이 지남에 따라 점차 정확도가 높아집니다.

머신 러닝의 유형은 무엇인가요?

머신 러닝은 복잡하기 때문에 지도 학습과 비지도 학습이라는 두 가지 주요 영역으로 나뉩니다. 각각은 특정한 목적과 동작을 가지고 있으며, 결과를 도출하고 다양한 형태의 데이터를 활용합니다. 머신 러닝의 약 70%는 지도 학습이며, 비지도 학습은 10~20%를 차지합니다. 나머지는 강화 학습이 차지합니다.

지도 학습

지도 학습에서는 학습 데이터로 알려진 데이터 또는 레이블이 지정된 데이터를 사용합니다. 데이터가 알려져 있기 때문에 학습은 감독, 즉 성공적인 실행을 위한 방향으로 진행됩니다. 입력 데이터는 머신 러닝 알고리즘을 거쳐 모델을 학습시키는 데 사용됩니다. 알려진 데이터를 기반으로 모델을 학습시킨 후에는 알려지지 않은 데이터를 모델에 사용하여 새로운 응답을 얻을 수 있습니다.

이 경우 모델은 데이터가 사과인지 다른 과일인지 알아내려고 합니다. 모델이 잘 훈련되면 데이터가 사과임을 식별하고 원하는 응답을 제공합니다.

비지도 학습

비지도 학습에서는 학습 데이터가 알려지지 않았고 레이블이 지정되지 않았으며, 이는 이전에 아무도 데이터를 본 적이 없다는 것을 의미합니다. 알려진 데이터의 측면이 없으면 입력을 알고리즘으로 안내할 수 없으므로 비지도 학습이라는 용어가 유래되었습니다. 이 데이터는 머신 러닝 알고리즘에 공급되어 모델을 학습시키는 데 사용됩니다. 훈련된 모델은 패턴을 검색하여 원하는 응답을 제공하려고 시도합니다. 이 경우 알고리즘이 수수께끼 기계처럼 코드를 해독하려고 시도하는 것과 비슷하지만, 사람의 정신이 직접 관여하지 않고 기계가 관여하는 경우가 많습니다.

이 경우 미지의 데이터는 서로 비슷하게 생긴 사과와 배로 구성되어 있습니다. 훈련된 모델은 비슷한 그룹에서 같은 것을 얻을 수 있도록 이들을 모두 조합하려고 시도합니다.

강화 학습

기존 유형의 데이터 분석과 마찬가지로, 여기서는 알고리즘이 시행착오 과정을 통해 데이터를 발견한 다음 어떤 행동이 더 높은 보상을 가져올지 결정합니다. 강화 학습을 구성하는 세 가지 주요 요소는 에이전트, 환경, 행동입니다. 에이전트는 학습자 또는 의사 결정권자이고, 환경은 에이전트가 상호작용하는 모든 것을 포함하며, 행동은 에이전트가 하는 일입니다.

강화 학습은 에이전트가 주어진 시간 동안 예상되는 보상을 극대화하는 행동을 선택할 때 발생합니다. 이는 상담원이 올바른 정책 프레임워크 내에서 작업할 때 가장 쉽게 달성할 수 있습니다.

머신 러닝이 중요한 이유는 무엇인가요?

머신 러닝이란 무엇인가라는 질문에 더 잘 답하고 머신 러닝의 용도를 이해하려면 머신 러닝의 몇 가지 애플리케이션을 고려해 보세요. Google의 자율 주행 자동차, 사이버 사기 탐지, Facebook, Netflix, Amazon의 온라인 추천 엔진이 바로 그것입니다. 기계는 유용한 정보를 필터링하고 패턴에 따라 조합하여 정확한 결과를 도출함으로써 이러한 모든 것을 가능하게 합니다.

머신 러닝의 급속한 발전으로 인해 현대 생활에서 머신 러닝의 사용 사례와 수요, 그리고 그 중요성이 계속 증가하고 있습니다. 빅 데이터 또한 지난 몇 년 동안 자주 사용되는 유행어가 되었습니다. 이는 부분적으로는 대량의 빅데이터를 분석할 수 있는 머신러닝의 정교함이 높아졌기 때문입니다. 또한 머신러닝은 일반적인 방법/알고리즘을 자동화하여 데이터 추출 및 해석 방식을 변화시킴으로써 전통적인 통계 기법을 대체하고 있습니다.

이제 머신 러닝이 무엇인지, 그 유형과 중요성을 알았으니 이제 머신 러닝의 용도에 대해 알아보겠습니다.

머신 러닝의 주요 용도

머신 러닝 활용의 일반적인 결과물로는 웹 검색 결과, 웹 페이지 및 모바일 디바이스의 실시간 광고, 이메일 스팸 필터링, 네트워크 침입 탐지, 패턴 및 이미지 인식 등이 있습니다. 이 모든 것은 머신러닝을 사용하여 방대한 양의 데이터를 분석할 때 발생하는 부산물입니다.

전통적으로 데이터 분석은 시행착오에 기반한 방식이었으며, 이 방식은 대규모의 이기종 데이터 세트가 증가함에 따라 점점 더 비실용적인 접근 방식이 되었습니다. 머신러닝은 대규모 데이터 분석을 위한 스마트한 대안을 제공합니다. 머신러닝은 실시간 데이터 처리를 위한 빠르고 효율적인 알고리즘과 데이터 기반 모델을 개발하여 정확한 결과와 분석을 도출할 수 있습니다.

어떤 머신러닝 알고리즘을 사용할지 어떻게 결정할까요?

선택할 수 있는 알고리즘은 수십 가지가 있지만, 모든 상황에 적합한 최선의 선택이나 알고리즘은 없습니다. 많은 경우 시행착오를 거쳐야 합니다. 하지만 선택의 폭을 좁히는 데 도움이 되는 몇 가지 질문이 있습니다.

• 작업할 데이터의 크기는 어느 정도인가?
• 작업할 데이터의 유형은 무엇인가요?
• 데이터에서 어떤 종류의 인사이트를 얻고자 하는가?
• 이러한 인사이트를 어떻게 사용할 것인가?

기계 학습을 위한 전제 조건

머신러닝을 넘어서는 학습에 관심이 있다면, 이 분야에 성공적으로 진출하기 위해 몇 가지 요건을 충족해야 합니다. 이러한 요구 사항은 다음과 같습니다:

• Python, R, Java, JavaScript 등과 같은 프로그래밍 언어에 대한 기본 지식.
• 통계와 확률에 대한 중급 수준의 지식.
• 선형 대수학에 대한 기본 지식. 선형 회귀 모델에서는 모든 데이터 포인트를 통해 선이 그려지고, 이 선은 새로운 값을 계산하는 데 사용됩니다.
• 미적분에 대한 이해.
• 의사 결정에 소요되는 시간을 줄이기 위해 원시 데이터를 원하는 형식으로 정리하고 구조화하는 방법에 대한 지식.

이러한 전제 조건은 머신 러닝 경력을 성공적으로 쌓을 수 있는 가능성을 높여줍니다.