머신러닝 뜻은 무엇인가요?

인공지능 AI

안녕하세요? 인공지능과 머신러닝이 무엇인지 궁금해하시는 분들이 많은 것 같습니다. 오늘은 머신러닝의 뜻이 무엇인지 알아보겠습니다. 딥러닝, 기계학습이라는 단어와 함께 많이 쓰이는 단어로서 챗 지피티와 같은 생성형 AI의 등장으로 필수적으로 알아야할 단어가 되었습니다.

 

머신러닝의 뜻

머신러닝이란 컴퓨터에게 일일히 프로그래밍으로 입력하지 않아도 혼자서 입력되는 데이터나 주어진 데이터를 통해서 스스로 학습하는 것을 말합니다. 이러한 학습능력을 활용해서 미래를 예측하거나 의사 결정에 도움을 주는 정보를 제공합니다.

다르게 표현하면 기계학습 혹은 딥러닝이라고 부를 수 있습니다.

 

머신러닝 뜻

 

좀더 알아보자면 컴퓨터가 스스로 알아서 학습하고 더욱더 스마트해지는 것을 의미합니다.

이렇게 스스로 학습하기 위해서는 기본 알고리즘이 중요한데, 여러가지 알고리즘을 통해서 데이터를 분류해서 학습에 이용하는 것입니다.

 

머신러닝 개발 원리

컴퓨터가 머신러닝을 하도록 하기 위해서는 지도학습과 비지도 학습이 있습니다.

 

머신러닝 개발원리

지도학습이란?

입력 데이터에 출력 레이블을 매핑하는 방법으로 하는 것을 말합니다.

즉 이러한 데이터의 의미는 이것이다라고 지정해 준다면 보다 정확한 라벨링이 될 것이며 미래 데이터를 예측하는데 정확히 활용될 수 있습니다.

 

비지도 학습이란?

레이블이 지정되지 않은 데이터를 처리하는 것을 말하는데  데이터내의 패턴이라 구조를 알아서 발견해서 스스로 정의해 놓는 것을 의미합니다.

 

머신러닝을 위한 학습 과정

 

머신러닝 학습과정

 

 

1. 데이터수집

학습을 위한 데이터 수집이 선행되어야 합니다. 개발자가 웹상의 데이터를 크롤링 하는 경우도 있고 데이터 수집 봇을 개발하여 자동으로 하는 경우도 있습니다.

 

2. 데이터 전처리

수집된 데이터는 필요한값과 필요 없는 내용들이 섞여 있을 수 있습니다. 따라서 누락된 값들을 처리하고 데이터를 정리하고 변환하는 과정을 말합니다.

 

3. 모델 선택

어떠한 머신러닝 알고리즘을 선택할것인지 결정합니다.  수집된 데이터의 형태에 따라서 적절한 알고리즘을 선택하는 것이 중요합니다.

 

4. 모델 교육

데이터에는 레이블링이 되어 지는데, 예측 결과와 실제 결과 간의 오차를 매개 변수등을 통해서 조정해서 차이값을 최소화하는 작업을 합니다. 이것을 반복함으로 최상의 결괏값이 나오도록 교육합니다.

 

5. 평가 및 배포

개발된 머신러닝에 어떠한 문제가 있는지에 대해 평가를 진행합니다. 결과에 따라서 오류가 있으면 수정하는 작업을 합니다. 그리고 만족할만한 결과가 나오게 되면 배포를 진행합니다.

 

마치며

chat-GPT를 비롯해서 여러 우수한 인공지능이 나오면서 머신러닝에 대한 관심이 더욱 증가되고 있습니다.

오늘은 머신 러닝에 대한 기본 개념을 간단히 알아보았는데, 인공지능 개발에 필수적인 머신러닝에 기본 개념을 이해함으로 AI관련 기술들을 활용하는데 도움이 되었으면 좋겠습니다.