머신러닝의 대한 기초적 상식

안녕하세요

오늘의 이것저것입니다.

요즘 굉장히 주목받고 있는 분야가 AI이죠.

AI는 인공지능으로 AI기술을 구현하기 위해서는 많은 기술력이 들어가야하는데

그 중에 빅데이터와 머신러닝의 기술이 있습니다.

그래서 오늘은 머신러닝에 대해 알아보도록하겠습니다.

 

 

 

빅데이터란

기존에 있는 데이터베이스를 뛰어넘어 방대하고 다양하게 정형화 된 데이터뿐만 아니라 데이터베이스의 형태가 아닌 비정형적인 데이터 집합조차 포함한 데이터로부터 분석을 통하여 가치를 추출하고 결과는 분석 솬리하는 기술입니다.

다시 말해 데이터베이스나 다른 응용 소프트웨어가 감당을 할 수 없을 만큼의 데이터를 분석하여 결과를 보여줄 수 있는 기술입니다. 빅데이터기술은 시대의 발전에 대응하여 더 정확하고 예측에 효율적으로 작동이 되며, 현대 사회에서 맞춰가 과거에는 못하던 기술을 사용할 수 있도록 만들어 줍니다.

 

 

 

머신러닝 

기계학습 또는 머신러닝이라 부르며 전문가 시스템은 사람이 직접 많은 수의 규칙을 집어넣는 것을 전제로 하며, 기계의 경험을 토대로 자동으로 개선하는 컴퓨터 알고리즘 연구입니다.

 

 

 

머신러닝 학습 종류에 따른 분류

기계학습 문제들을 학습 종류에 따라 지도학습, 비지도학습, 강화학습으로 3가지로 나눌 수 있습니다.

 

지도학습 : 사람이 교사로서 각각의 입력에 대해 레이블을 달아놓은 데이터를 컴퓨터에 주면 컴퓨터가 그것을 학습하는 것 사람이 직접적으로 개입을 하여 정확성이 좋지만 인건비라는 문제가 있고 데이터의 양이 적습니다.

 

비지도 학습 : 사람 없이 컴퓨터가 스스로 레이블이 되어 있지 않은 데이터에 대해 학습하는 것

다시말해 레이블이 없어도 입력만 이용해서 학습할 수 있습니다.

 

반지도 학습 : 레이블이 있는 데이터와 없는 데이터 모두를 활용해서 학습하는 것

 

강화학습 : 현재의 상태에서 어떤 행동을 취하는 것이 최적인지를 학습하는 것입니다. 강화 학습을 푸는 알고리즘은 이 둘 사이의 균형을 어떻게 잡아야 할지에ㅜ 초점을 맞춥니다. 위방법들과는 다르게 실시간으로 학습을 진행하는 게 일반적입니다.

 

 

머신러닝 장점

1 학습을 위한 지식표현이 필요 없습니다.

 

2 사람이 만든 모델로 좋은 결과를 보여줄 수 있습니다. 물론 충분한 데이터와 적합한 알고리즘을 사용한다는 전제조건하에서입니다.

 

3 고도의 수학적 지식이나 프로그래밍 능력을 요구하지 않는다는 점입니다.

 

4 자동화가 가능합니다.

 

5 데이터를 제외한 나머지 과정은 자동화가 가능함으로 저렵하고 유연합니다.

 

6 프로그램을 이용해 자신이 원하는대로 사용할 수 있다는 점입니다.

 

 

머신러닝 예 

 

머신러닝 다양한 애플리케이션에서 사용되고 있습니다. 대표적인 예로는 페이스북의 뉴스피드가 있습니다.

뉴스피드에서는 머신러닝이 각 구성원의 피드를 개인화하고 회원들의 공통적인 검색과 특정 친구의 글을 읽거나 좋아한다면 뉴스피드는 피드 초기에 해당 친구의 활동을 더 많이 보여줄 겁니다.

 

머신러닝은 소프트웨어의 통계분석과 예측분석을 사용하여 사용자 데이터의 패텅을 식별하여 이러한 패턴의 위주로 나타내어주는 겁니다.

 

 

머신러닝과 빅데이터의 관계

머신러닝과 빅데이터 모두 데이터 분석란 의미가 버무러져 있어 비슷한 말로 이해하실 수 있지만 빅데이터와 머신러닝은 연관성은 있지만 각자의 기술의 방향성이 빅데이터는 대규모의 데이터를 처리하는 기술용이며 머신러닝은 빅데이터를 잘 활용할 수 있는 분야 중 하나로 보시면 이해가 되실겁니다. 머신러닝은 대체로 예측의 부분을 담당하고 있습니다.

 

마무리 

미래를 짊어진 기술 인공지능은 머신러닝의 기술을 필요로 합니다.

이 기술을 이용하여 더 좋은 인공지능의 기술을 발달시킬 수 있습니다.

앞으로 다가올 미래는 정말 많은 것이 발전하고 변할 겁니다

그중 가장 핵심이 인공지능이죠

우리는 인공지능의 대략적인 이해를 하고 있어야

인공지능을 이해하고 사용는데 이용이 용이할것입니다.

 

 

 

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