머신러닝의 뜻과 의미, 종류와 예시, 전망과 발전

 

안녕하세요, 정보주라입니다!
이번에는 머신러닝이라는 기술에 대해 알아보려고 합니다!
머신러닝이 무엇인지 그 뜻과 의미, 그리고 머신러닝의 종류와 예시, 머신러닝의 전망과 발전까지 하나하나 알아보며 오늘도 지식을 업그레이드시켜보아요!



1. 머신러닝이란?

머신러닝(Machine Learning)이란, 인공지능의 한 분야로 컴퓨터가 데이터를 기반으로 학습하고 성능을 향상시킬 수 있도록 하는 알고리즘과 기술을 개발하는 과학입니다.

컴퓨터를 인간처럼 학습시킴으로써 컴퓨터가 새로운 규칙을 생성할 수 있지 않을까 하는 시도에서 시작되어 컴퓨터가 스스로 학습할 수 있도록 도와주는 알고리즘이나 기술을 개발하는 분야입니다.

머신러닝 알고리즘은 기본적으로 사물 분류, 패턴 발견, 결과 예측, 정보 기반 의사결정 등을 수행하도록 설계됩니다.

머신러닝은 인간의 뇌에서 뉴런이 작동하는 방식과 유사한 신경망, 복잡하고 비선형적인 문제를 해결할 수 있는 딥러닝, 그리고 지도학습, 비지도학습, 강화학습 등 다양한 학습 방법을 포함합니다.

제조, 재무, 의료, 마케팅, 영업, 정부, 운송 등 다양한 분야에서 활용되고 있으며, 사기 감지, 상품 추천, 안면 인식, 자율 주행 자동차 등 혁신적인 응용 분야를 가능하게 합니다.

예를 들어, 머신러닝은 음성인식을 통해 스마트폰이나 스마트스피커와 대화할 수 있게 해주며,  이미지 인식을 통해 얼굴이나 사물을 인식하고 분류할 수 있게 해 줍니다. 더 나아가, 머신러닝은 자연어 처리를 통해 텍스트를 분석하고 번역하거나 요약할 수 있게 해 줍니다.




2. 머신러닝의 종류와 예시

머신러닝은 크게 지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습으로 나눌 수 있습니다.

1) 지도 학습

지도학습이란, 정답이 있는 데이터를 활용해 데이터를 학습시키는 방법으로, 입력 값(X data)이 주어지면 입력값에 대한 라벨(Y data)을 주어 학습시키는 것을 말합니다.
즉, 입력 데이터와 출력 데이터가 모두 주어지면 컴퓨터가 이를 바탕으로 학습하는 방식입니다.

지도학습에는 분류(classification)와 회귀(regression)가 있습니다.

- 분류(classification) :  주어진 데이터를 정해진 카테고리(label)에 따라 분류하는 문제

- 회귀(regression) : 어떤 데이터들의 특성(feature)를 기준으로 연속된 값(그래프)을 예측하는 문제

((ex) 인물 사진과 동물 사진을 주고 "이건 사람이고 이건 동물이야."라고 알려주는 것/이미지 분류, 텍스트 분류, 텍스트 요약 등/고양이와 개의 사진과 레이블을 주면, 컴퓨터가 사진을 보고 고양이와 개를 구분할 수 있게 됨)

2) 비지도 학습

비지도 학습이란, 정답 라벨이 없는 데이터를 비슷한 특징끼리 군집화 하여 새로운 데이터에 대한 결과를 예측하는 방법입니다.
라벨링 되어있지 않은 데이터로부터 패턴이나 형태를 찾아야 하기 때문에 지도학습보다는 조금 더 난도가 있습니다.
입력 데이터만 주어지고, 컴퓨터가 스스로 데이터의 패턴이나 구조를 찾아내는 방식입니다.

비지도 학습에는 군집(clustering), 시각화(visualization), 차원 축소(dimensionality reduction) 등이 있습니다.

- 군집(clustering) : 데이터를 비슷한 특성을 가진 여러 그룹으로 나누는 것. 이를 통해 데이터의 패턴을 파악하거나 데이터를 분류하는 데 사용됨. 군집 알고리즘에는 K-means, DBSCAN 등이 있음.

- 시각화(visualization) : 머신러닝 모델의 결과를 시각적으로 표현하는 것. 이를 통해 데이터의 패턴을 파악하고 분석.
(비지도학습은 데이터의 분포를 파악하고 군집화, 차원 축소 등을 수행하는데 이러한 작업은 데이터의 구조를 파악하는 데 도움이 되며, 시각화를 통해 이해하기 쉽게 표현할 수 있습니다.)

예시) PCA(Principal Component Analysis), t-SNE(t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding), UMAP(Uniform Manifold Approximation and Projection) 등

- 차원 축소(dimensionality reduction) : 고차원 데이터를 저차원으로 축소시키는 방법. 이것을 통해 데이터의 차원을 줄이면서 데이터의 특징을 유지 가능. 데이터 시각화나 노이즈 제거 등에 활용.

((ex) 군집화, 차원 축소, 이상 탐지 등/고객의 구매 패턴이나 성향을 분석하여 군집화하거나 차원 축소)

3) 강화 학습

강화 학습이란, 환경과 상호작용하며 보상을 최대화하는 행동을 학습하는 방법입니다.
에이전트(agent)라는 행동하는 주체가 환경(environment)에서 행동(action)을 선택하고, 그에 따라 환경에서 보상(reward)과 다음 상태(state)를 받습니다.
에이전트는 보상을 최대화하는 방향으로 행동을 결정하는 정책(policy)을 학습합니다.
입력 데이터와 출력 데이터가 주어지지 않고, 컴퓨터가 환경과 상호작용하면서 보상을 최대화하는 방식으로 학습하는 방식입니다.

((ex) 자율 주행, 게임, 로봇 제어 등/알파고가 바둑을 배우고 인간의 선수를 이기는 것)



3. 머신러닝을 공부하려면?

머신러닝을 공부하려면 기본적인 수학과 프로그래밍 지식이 필요합니다.
수학에서는 선형대수, 미적분, 확률과 통계 등의 개념을 알아야 합니다.
프로그래밍에서는 파이썬이나 R 같은 언어를 사용하여 데이터를 처리하고 모델을 구현할 수 있어야 합니다.
또한, 머신러닝의 이론과 알고리즘에 대해 공부할 필요가 있습니다.




4. 머신러닝의 전망, 발전

머신러닝은 컴퓨터가 데이터를 바탕으로 학습하고 패턴을 찾아내는 인공지능의 한 분야입니다.
1950년대에 처음 등장한 개념으로, 이후 다양한 알고리즘과 모델이 개발되며 발전해 왔습니다.
머신러닝은 지도학습, 비지도학습, 강화학습 등의 방법으로 데이터를 분석하고, 이를 응용하여 이미지 인식, 음성 인식, 자연어 처리, 추천 시스템 등 다양한 분야에서 활용됩니다.

머신러닝의 전망과 발전은 매우 밝습니다.
2000년대 이후, 인터넷과 스마트폰 등을 통해 생성되는 대량의 데이터와 더불어 컴퓨터의 연산 능력이 빠르게 발전하면서, 머신러닝의 활용도와 발전 속도가 급속히 증가했습니다.
또한, 딥러닝이라는 심층학습 기술이 등장하면서, 머신러닝은 인공지능 분야에서 핵심적인 역할을 맡게 되었습니다.
앞으로는 더욱 정확하고 유연한 머신러닝 모델이 개발될 것으로 예상되며, 이를 통해 다양한 산업 분야에서 많은 혁신과 발전이 이루어질 것으로 기대됩니다.