AI기초 머신러닝이란 무엇인가?

 

AI 머신러닝

안녕하세요.

오늘은 저번에 설명드렸던 딥러닝과 연관된 머신러닝에 대해서 설명을 드리려고 합니다. 이번글도 마찬가지로 간단하고, 알기 쉽게 최대한 정리해 보도록 하겠습니다. 그럼 AI 세계로 들어가 보도록 하겠습니다.

 

머신러닝(Machine Learning)

• 머신러닝은 한국어로 기계학습이라고 합니다.
• 머신러닝은 인공지능의 한 분야입니다. 명시적인 프로그래밍 없이 데이터로부터 학습하고 스스로 개선하는 컴퓨터 알고리즘을 연구합니다. 컴퓨터가 직접 경험을 통해 학습하고 패턴을 인식하여 예측이나 결정을 내리는 능력을 부여하는 기술입니다.

 

머신러닝의 구조: 쉽게 이애하기

머신러닝 구조는 크게 데이터, 모델, 학습 과정, 평가 과정으로 구성됩니다.

 

1. 데이터

• 머신러닝 알고리즘은 데이터를 기반으로 학습합니다. 데이터는 텍스트, 이미지, 음성, 센서 데이터 등 다양한 형태를 가질 수 있습니다.

2. 모델

• 모델은 학습 데이터를 기반으로 구축된 함수입니다. 데이터의 특징을 추출하고 예측을 수행하는 역할을 합니다.

3. 학습 과정

• 학습 과정은 모델이 데이터를 학습하고 개선하는 과정입니다. 알고리즘은 데이터의 입력과 출력을 분석하여 모델의 매개 변수를 조정합니다.

4. 평가 과정

• 평가 과정은 모델의 성능을 검증하는 과정입니다. 새로운 데이터를 사용하여 모델의 정확도, 오류율 등을 측정합니다.

머신러닝 구조 (출처: https://blog.naver.com/wedatalab/223068523337)

 

머신러닝의 분류와 주요 기술

 

머신러닝은 크게 지도학습, 비지도학습, 강화학습으로 분류된다.

 

머신러닝 분류

1. 지도학습 (Supervised Learning)

• 입력 데이터와 해당 데이터에 대한 레이블이 함께 제공합니다
• 모델은 입력 데이터와 레이블 간의 관계를 학습하여 새로운 데이터에 대한 예측을 수행한다.
• 대표적인 학습으로는 회귀(Regression)와 분류(Classification)가 있다.

 회귀

• 연속적인 값을 예측하는 문제에 사용된다. 예를 들어, 주택 가격 예측이나 주식 가격 예측에 사용된다.

분류

• 입력 데이터를 여러 클래스 중 하나로 분류하는 문제에 사용된다. 예를 들어, 이메일 스팸 필터링이나 질병 진단에 사용된다.

 

2. 비지도학습 (Unsupervised Learning)

• 입력 데이터에는 레이블이 제공되지 않습니다.
• 모델은 데이터의 구조나 패턴을 발견하여 그룹화하거나 차원을 축소하는 등의 작업을 수행한다.
• 대표적인 학습으로는 군집화(Clustering)와 차원 축소(Dimensionality Reduction)가 있습니다.

군집화

• 유사한 특성을 가진 데이터를 그룹으로 묶는 작업이다. 예를 들어, 고객 세분화나 이미지 분할에 사용된다

차원 축소

• 데이터의 차원을 줄여서 데이터를 효율적으로 처리하거나 시각화하는 작업이다. 주성분 분석(PCA)이나 t-SNE 등이 사용된다.

 

3. 강화학습

• 에이전트가 환경과 상호작용하며 보상을 최대화하기 위한 행동을 학습하는 방법이다.
• 에이전트는 특정 상태에서 어떤 행동을 취할 지 결정하고, 환경으로부터 보상을 받으면 학습한다.
• 강화 학습은 주로 게임 또는 자율 주행 자동차 등의 영역에서 사용됩니다.

 

머신러닝의 활용

1. 의료 분양 

질병 진단, 신약 개발, 의료 영상 분석, 개인 맞춤형 치료

• 질병 진단, 이미지 분석, 약물 개발 등의 다양한 작업을 수행합니다.
• 의료 영상 데이터를 분석하여 종양을 감지하거나 질병의 진행을 예측하는 데 사용되며, 유전자 분석과 클라우드 기반의 의료 데이터베이스를 활용하여 개인 맞춤형 치료법을 개발하는 데에도 머신러닝이 활용됩니다.

 

2. 금융

사기 감지, 신용 평가, 투자 분석, 개인 맞춤형 금융 상품 추천

• 신용 스코어링, 사기 탐지, 포트폴리오 관리 등의 다양한 작업을 수행합니다.
• 대출 신청자의 신용 위험을 평가하거나 금융 거래에서 이상 거래를 탐지하는 데에 머신러닝이 활용되며, 주가 예측과 자산 할당에도 머신러닝이 적용되어 투자 의사 결정을 지원합니다.

 

3. 소매업

고객 행동 분석, 개인 맞춤형 상품 추천, 가격 최적화, 마케팅 자동화

• 고객 세분화, 상품 추천, 수요 예측 등의 작업을 수행합니다.
• 고객의 구매 이력과 행동 데이터를 분석하여 개인화된 상품 추천을 제공하거나 재고 관리를 최적화하는 데에 머신러닝이 사용되며, 매장 레이아웃 최적화나 마케팅 전략 수립에도 머신러닝이 활용된다.

 

4. 자율 주행

센서 테이터 분석, 환경 인식, 운전 결정, 운전자 지원

• 주행 환경을 이해하고 주행 결정을 내리는 자율 주행 시스템을 개발합니다.
• 센서 데이터를 분석하여 도로 상황을 인식하고 주행 경로를 계획하는 데에 머신러닝이 사용되며, 주행 중 발생하는 사고 예방과 응급 상황 대응에도 머신러닝이 활용됩니다.

 

5. 자연어 처리

텍스트 분석, 음성 인식, 기계 번역, 챗봇, 문서요약, 스팸 필터, 정서 분석

• 텍스트 분류, 기계 번역, 감정 분석 등의 작업을 수행합니다.
• 대량의 텍스트 데이터를 분석하여 정보 추출이나 문서 요약을 수행하거나, 언어 모델을 학습하여 대화형 인터페이스를 개발하는 데에 머신러닝이 사용된다. 또한 언어 간 번역과 감정 분석을 통해 사용자의 의도를 이해하고 적절한 응답을 제공한다.

이것으로 AI기초 머신러닝에 대해서 설명드렸습니다. 감사합니다.