머신러닝이란?

안녕하세요 시제품 개발 전문기업 디자인웨일입니다.

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오늘은 머신러닝에 대해서 알아보겠습니다.

 

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1.머신러닝이란?

머신러닝은 인공지능(AI)의 하위 집합입니다.

학습과 개선을 위해 명시적으로 컴퓨터를 프로그래밍하는 대신,

컴퓨터가 데이터를 통해 학습하고 경험을 통해 개선하도록 훈련하는 데 중점을 둡니다.

머신러닝 애플리케이션은 적용을 통해 개선되며 이용 가능한 데이터가 증가할수록 더욱 정확해집니다.

머신러닝의 응용 분야는 주거 공간부터 장바구니, 엔터테인먼트 미디어, 의료에 이르기까지 우리 주변에 퍼져 있습니다.

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2. 머신러닝과 AI의 상관관계

머신러닝과 그 구성요소인 딥러닝, 신경망은 모두 AI의 세부 하위집합입니다.

인공지능이 가장 넓은 개념이며, 인공지능을 구현하는 대표적인 방법 중 하나가 바로 머신러닝입니다.

또한 딥러닝은 머신러닝의 여러 방법 중 하나의 방법론으로 인공신경망(Artificial Neural Network)의 한 종류입니다.

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3. 머신러닝의 작동 방식

머신러닝은 다양한 알고리즘 기법을 적용하는 여러 유형의 머신러닝 모델로 구성됩니다.

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

알고리즘은 하나씩 사용할 수도 있고 복잡하고 보다 예측 불가능한 데이터가 포함된 경우에는

정확도를 극대화하기 위해 여러 알고리즘을 결합할 수도 있습니다.

 

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4. 머신러닝의 학습방법

1 ) 지도학습

입력 값과 함께 결과 값(정답 레이블)을 같이 주고 학습을 시키는 방법입니다.

예를 들면, 정답을 알고 있는 엄마가 아이에게 말을 가르치는 것처럼, 정답을 기반으로 오류를 줄여서 학습하는 방법

즉, 반복 학습을 통해 오류를 줄여가면서 점차 정답에 가까워지는 방법입니다.

대표적인 알고리즘 – 분류(Classification), 회귀(Regression)

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2 ) 비지도 학습

지도 학습과 달리 정답을 알려주지 않고 예측하는 방법입니다.

정답을 모르더라도 유사한 것들과 서로 다른 것들을 구분해서 군집을 만들 수 있는 학습 방법입니다.

예를 들면, 아이가 자라면서 처음 보는 장난감도 엄마의 화장품이나 맛있는 음식과 다르다는 것을 구분할 수 있게 되고,

많은 사람이 말하더라도 엄마의 목소리를 구분해 낼 수 있는 것과 같은 방법

대표적인 알고리즘 – 클러스터링(Clustering), 차원 축소(Dimension Reduction)

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3 )강화학습

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보상 및 벌칙과 함께 여러 번의 시행착오를 거쳐 스스로 학습하는 방법입니다.

예를 들면, 아이가 스스로 일어서는 방법, 스스로 걷는 방법 등은 엄마가 있더라도 정답을 알려주기 어려운 것들입니다.

스스로 넘어져 가면서 여러 번의 시행착오 끝에 자기에게 맞는 방법을 습득하게 되는 것과 같은 방법입니다.

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5. 머신러닝의 장점과 단점

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오늘은 머신러닝에 대해서 알아봤는데요.

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