인공지능 : 머신 러닝 개념, 종류, 특징

머신러닝(ML)은 소프트웨어 응용 프로그램이 명시적으로 프로그래밍되지 않고 결과 예측에 더 정확해질 수 있도록 하는 알고리즘의 범주입니다. 기계 학습의 기본 전제는 입력 데이터를 수신할 수 있는 알고리즘을 구축하고 통계 분석을 사용하여 결과를 예측하는 동시에 새 데이터를 사용할 수 있게 되면 결과를 업데이트하는 것입니다.

머신러닝과 관련된 프로세스는 데이터 마이닝 및 예측 모델링과 유사합니다. 두 가지 모두 패턴을 찾기 위해 데이터를 검색하고 그에 따라 프로그램 작업을 조정해야 합니다. 많은 사람들은 인터넷에서 쇼핑하면서 기계에 대해 배우고 구매와 관련된 광고를 보는 것에 익숙합니다. 이는 권장 엔진이 기계 학습을 사용하여 거의 실시간으로 온라인 광고 전달을 개인화하기 때문에 발생합니다. 개인화된 마케팅 외에도 다른 일반적인 기계 학습 사용 사례로는 부정 행위 탐지, 스팸 필터링, 네트워크 보안 위협 탐지, 예측 유지 관리 및 뉴스 피드 구축이 있습니다.

머신 러닝의 작동 방식

머신 러닝 알고리즘은 종종 supervised(감독) 또는 unsupervised(감독되지 않은 것)으로 분류됩니다. 감독되는 알고리즘에는 알고리즘 훈련하는 동안 예측의 정확성에 대한 피드백을 제공할 뿐만 아니라 입력과 원하는 출력을 모두 제공하는 기계 학습 능력을 갖춘 데이터 과학자나 데이터 분석가가 필요합니다. 데이터 과학자는 예측을 개발하기 위해 모델이 분석해야 할 변수 또는 특징을 결정합니다. 훈련이 완료되면 알고리즘이 학습한 내용을 새 데이터에 적용합니다.

감독되지 않은 알고리즘은 원하는 결과 데이터로 교육할 필요가 없습니다. 대신, 딥 러닝이라 불리는 반복적인 접근 방식을 사용하여 데이터를 검토하고 결론을 도출합니다. 감독되지 않은 학습 알고리즘(신경망이라고도 함)은 이미지 인식, 음성 대 텍스트, 자연 언어 생성을 포함한 감독된 학습 시스템보다 더 복잡한 처리 작업에 사용됩니다. 이러한 신경 네트워크는 수백만 개의 훈련 데이터 예제를 샅샅이 뒤져서 많은 변수들 사이의 미묘한 상관관계를 자동으로 식별함으로써 작동합니다. 일단 교육을 받은 알고리즘은 연결 뱅크를 사용하여 새 데이터를 해석할 수 있습니다. 이러한 알고리즘은 대량의 교육 데이터가 필요하기 때문에 빅데이터 시대에만 실현 가능해졌습니다.

머신 러닝의 예

오늘날 머신 러닝은 다양한 애플리케이션에서 사용되고 있습니다. 대표적인 예가 페이스북의 뉴스피드입니다. 뉴스 피드에서는 머신 러닝을 사용하여 각 구성원의 피드를 개인화합니다. 회원이 자주 스크롤을 멈추고 특정 친구의 글을 읽거나 좋아한다면 뉴스 피드는 피드 초기에 해당 친구의 활동을 더 많이 보여주기 시작할 것입니다. 이 소프트웨어는 통계 분석과 예측 분석을 사용하여 사용자 데이터의 패턴을 식별하고 이러한 패턴을 사용하여 뉴스 피드를 채웁니다. 회원이 친구의 게시물을 읽거나 코멘트를 더 이상 멈추지 않을 경우, 새로운 데이터가 데이터 세트에 포함되고 그에 따라 뉴스 피드도 조정됩니다.

머신러닝(machine learning)도 기업용 애플리케이션으로 속속 진입하고 있습니다. 고객 관계 관리(CRM) 시스템은 학습 모델을 사용하여 이메일을 분석하고 영업 팀원이 가장 중요한 메시지에 먼저 응답하도록 합니다. 고급 시스템은 잠재적으로 효과적인 응답을 권장할 수도 있습니다. BI(비즈니스 인텔리전스) 및 분석 벤더는 소프트웨어에서 기계 학습을 사용하여 사용자가 잠재적으로 중요한 데이터 지점을 자동으로 식별하도록 지원합니다. 인적 자원(HR) 시스템은 학습 모델을 사용하여 효과적인 직원의 특성을 파악하고 이러한 지식을 바탕으로 개방형 직책에 가장 적합한 지원자를 찾습니다.

머신 러닝은 자율주행차에서도 중요한 역할을 합니다. 딥 러닝 뉴럴 네트워크는 물체를 식별하고 차량을 도로에서 안전하게 조향하기 위한 최적의 조치를 결정하는 데 사용됩니다.

머신 러닝과 딥 러닝 비교

가상 보조 기술도 기계 학습을 통해 구동됩니다. 스마트 조수들은 몇 가지 심층 학습 모델을 결합하여 자연스러운 말을 해석하고, 사용자의 개인 일정이나 이전에 정의된 선호도와 같은 관련 상황을 제시하고, 항공편을 예약하거나 운전 방향을 정하는 등의 조치를 취합니다.

머신 러닝 알고리즘의 유형

머신 러닝을 거의 무제한으로 사용하는 것처럼 머신 러닝 알고리즘도 부족하지 않습니다. 그것들은 꽤 단순한 것에서 매우 복잡한 것까지 다양합니다. 다음은 가장 일반적으로 사용되는 몇 가지 모델입니다.

이 기계 학습 알고리즘 등급에는 일반적으로 두 변수 사이의 상관 관계를 식별하고 이 상관 관계를 사용하여 미래 데이터 포인트를 예측하는 작업이 포함됩니다.

의사 결정 트리. 이러한 모델은 특정 행동에 대한 관찰을 사용하고 원하는 결과에 도달하기 위한 최적의 경로를 식별합니다.

K-means clustering : 이 모델은 유사한 특성을 기준으로 지정된 수의 데이터 지점을 특정 그룹화합니다.

뉴럴 네트워크 : 이러한 심층 학습 모델은 대량의 교육 데이터를 활용하여 많은 변수 간의 상관 관계를 파악하여 미래의 들어오는 데이터를 처리하는 방법을 배웁니다.

강화 학습 :  이 심층 학습 영역에는 프로세스를 완료하기 위해 반복적으로 모델을 학습하는 과정이 포함됩니다. 유리한 결과를 도출하는 단계는 보상을 받고, 원치 않는 결과를 도출하는 단계는 알고리즘이 최적의 프로세스를 학습할 때까지 불이익을 받습니다.

기계 학습의 미래

기계 학습 알고리즘은 수십 년 동안 존재해 왔지만, 인공지능(AI)이 두각을 나타내면서 새로운 인기를 얻었습니다. 오늘날 가장 발달된 AI 애플리케이션에서 특히 강력한 학습 모델입니다.