정의
머신 러닝(ML)은 명시적인 지시사항 없이 컴퓨터가 작업을 수행할 수 있도록 하는 알고리즘과 통계적 모델의 개발에 초점을 맞춘 인공지능(AI)의 하위 집합입니다. 대신, 이러한 시스템은 데이터에서의 패턴과 추론에 기반하여 학습하고 결정을 내립니다.
머신 러닝의 주요 측면
- 데이터 중심: ML 알고리즘은 예측이나 결정을 위해 입력 데이터를 기반으로 모델을 구축합니다.
- 학습: 이 과정은 데이터를 학습하고 처리되는 데에 따라 시간이 지남에 따라 개선됩니다.
- 자동화: ML은 분석 모델 구축을 자동화하여 시스템을 더욱 지능적이고 적응 가능하게 만듭니다.
- 일반화: ML 모델은 훈련된 데이터에서 보지 못한 데이터로 일반화를 목표로 합니다.
머신 러닝의 유형
- 지도 학습: 모델은 레이블된 데이터로 훈련되며, 입력 데이터를 기반으로 결과를 예측하는 방법을 학습합니다.
- 비지도 학습: 모델은 레이블이 없는 데이터에서 패턴을 식별하며, 종종 군집화 및 연관성에 사용됩니다.
- 준지도 학습: 레이블이 있는 데이터와 레이블이 없는 데이터를 결합하여 레이블이 부족할 때 더 나은 모델을 구축합니다.
- 강화 학습: 모델은 행위에 대한 보상이나 벌점을 받아 시행착오를 통해 학습합니다.
일반적인 머신 러닝 알고리즘
- 선형 회귀: 하나 이상의 예측 변수를 기반으로 연속 결과 변수를 예측합니다.
- 로지스틱 회귀: 이진 분류에 사용되며 범주형 결과의 확률을 예측합니다.
- 의사 결정 트리: 분류 및 회귀 작업에 사용되는 트리 모양의 모델입니다.
- 랜덤 포레스트: 의사 결정 트리의 앙상블로, 주로 분류 및 회귀 작업에 사용됩니다.
- 신경망: 인간 뇌를 영감으로 하며 이미지 및 음성 인식과 같은 복잡한 작업에 사용됩니다.
결론
머신 러닝은 새로운 유형의 제품과 서비스를 가능하게 하고 기존 제품과 서비스를 향상시키면서 산업을 변형하고 있습니다. 데이터에서 학습하고 시간이 지남에 따라 개선되는 능력으로 인해 현대의 데이터 중심 세계에서 가치 있는 자산이 됩니다. 이 분야는 데이터의 개인 정보 보호, 윤리적인 문제, 머신 러닝 시스템에서의 투명성과 같은 과제를 해결하는 것이 점점 더 중요해지고 있습니다.
