기계 학습은 컴퓨터가 데이터로부터 학습할 수 있도록 하는 일련의 과정을 의미합니다. 이를 통해서 머신러닝은 컴퓨터가 스스로 완료하기 어렵거나, 불가능하다고 판단하는 작업의 정확성을 높이고 효율성도 함께 향상시킬 수 있습니다.
이 블로그 게시물은 기계 학습을 정확하게 정의하고, 이것이 개인의 일상생활에 어떤 방식으로 도움을 줄 수 있는지 탐구할 예정입니다. 새로운 옷을 찾아내는 것부터 여러분의 재정을 관리하는 것까지, 기계 학습이 가진 놀라운 힘에 대해 더 배우고 싶다면 이 글을 읽어보세요!
AI란 무엇인가?
인공지능은 컴퓨터가 데이터로부터 학습할 수 있도록 하는 인공 추론을 하는 방식 중 하나입니다. 머신러닝을 통해 방대한 데이터에서 패턴을 찾아내고 식별하거나, 예측하는 것처럼 독립적인 작업을 수행하도록 컴퓨터를 훈련시키는 것이 가능합니다.
기계 학습에는 몇 가지 다른 유형이 있습니다. 지도 학습은 컴퓨터가 무슨 일을 어떻게 진행해야 하는지를 알려주기 위해 구체적인 지침을 제공하는 것입니다. 비지도 학습 방식은 컴퓨터가 무엇을 작업해야 하는지 알려주지 않고 컴퓨터에 단순하게 데이터만 제공하는 것입니다. 강화 학습은 컴퓨터가 얼마나 원활하게 작동하는지에 대한 피드백을 주고 시간이 지나면서 성능을 최적화할 것을 요구하는 것입니다.
텍스트나 사진, 의료 정보, 재무 데이터와 같은 방대한 자료를 분석하는 일을 포함하여 다양한 분야에서 활용할 수 있는 머신 러닝 애플리케이션이 있습니다. 그것은 또한 자율주행 자동차와 보행이 가능한 로봇에게도 적용되고 있습니다.
기계 학습 유형
인공지능은 컴퓨터가 데이터로부터 학습할 수 있도록 하는 하위 집합으로 정의할 수 있습니다. 일반적으로 이것은 명시적으로 방법을 가르치지 않고, 예측이나 분류를 함으로써 성능을 향상시킬 수 있도록 기계를 프로그래밍하는 과정을 포함합니다. 프로그래머가 컴퓨터가 취해야 할 행동을 지정하는 전통적인 컴퓨터 프로그래밍과 달리 이러한 행동들은 기계 학습의 경험을 통해 자연스럽게 진행됩니다.
AI에는 두 가지 주요 종류가 있습니다. 사람이 감독하는 방식과 별다른 감독을 하는 방식이 있습니다. 지도 학습에서 기계는 일부 훈련 데이터를 제공받고 각각의 예시에서 어떤 레이블을 할당해야 하는지 알려줍니다. 이 프로세스가 완료된 뒤에 기계는 교육 데이터에서 얻은 지식을 사용하여 새로운 데이터 인스턴스에 대한 예측을 할 수 있습니다. 감독되지 않은 학습에서는 훈련 데이터가 제공되지 않습니다. 대신 기계는 미래 결과를 예측하는 것과 관련되어 있는 각종 패턴을 스스로 연구하거나 상관관계에 대한 방대한 양의 데이터를 마이닝 할 수 있습니다.
대부분의 기계 학습 응용 프로그램은 분류 또는 회귀의 두 가지 범주로 구분할 수 있습니다. 분류 작업은 인스턴스가 유한한 수의 사전 정의된 클래스에 속하는지를 결정하는 것을 포함합니다. 사전 정의된 클래스의 예시는 조류, 포유류 등이 있습니다. 대조적으로 회귀 작업을 하는 방식은 알려지지 않은 입력 세트에 대한 결과를 예측하는 것을 목표로 합니다. 대표적인 예는 온도와 기후 예측이 있습니다.
머신 러닝에는 많은 종류의 서로 다른 기술에 적용할 수 있습니다. 그러나 두 가지 일반적인 기술은 그레이디언트 강하와 베이지안 추론입니다.
기계 학습 응용
AI는 데이터에서 학습하기 위해 알고리즘을 사용하는 소프트웨어 엔지니어링의 일부입니다. 이것은 금융, 의료, 마케팅과 같은 다양한 분야에서 사용할 수 있습니다.
AI의 가장 잘 알려진 활동 중 하나는 데이터 패턴을 스스로 식별하는 것입니다. 예를 들어 회사는 기계 학습을 사용하여 고객이 이탈할 가능성을 사전에 예측할 수 있습니다. 머신러닝은 또한 고객들이 마케팅 캠페인에 어떻게 반응할 것인지 미리 예측해 볼 수도 있습니다.
경우에 따라 기계 학습을 사용하여 작업을 자동화하는 것도 가능합니다. 예를 들어서 회사는 기계 학습을 사용하여 사진에 적절한 태그를 입력하고 분류할 수 있습니다.
머신러닝은 하루가 다르게 빠른 속도로 발전하는 중이며, 많은 종류의 애플리케이션이 매일 새롭게 개발되고 있습니다. 만약 이 글을 읽는 당신이 이 분야를 더 심도 있게 탐구하고 싶은 욕심이 있다면, 인터넷에서 몇 가지 자료를 확인하고 습득해야 할 것입니다.
신경망이란 무엇인가?
컴퓨터 분야에서 얘기하는 신경망이란 노드 간 피드백 연결을 사용해서 대규모 신경망의 동작을 시뮬레이션하는 시스템을 의미합니다. 신경망은 뇌의 구조와 기능을 모델로 해서 만들었으며, 패턴 인식, 기계 학습, 인공지능(AI) 및 기타 데이터 처리 작업에 자주 활용되고 있습니다.
그렇다면 신경망을 훈련시키는 단계는 어떻게 될까요? 신경망을 훈련하는데 몇 가지 핵심 단계가 있습니다. 기계 학습을 시작하려는 모든 사람에게 신경망을 이해하는 것은 필수적인 단계입니다.
첫 번째 단계는 교육할 데이터 세트를 선택하는 것입니다. 이것들은 당신이 컴퓨터 신경망에 대해 배우기 위해서 사용할 예시들이 될 것입니다. 데이터 세트를 찾을 수 있는 가장 좋은 방법은 구글이나 빙, 네이버, 야후와 같은 온라인 리소스 또는 검색 엔진을 적극적으로 활용하는 것입니다.
데이터 세트를 선택했으면, 다음으로 해야 할 일은 컴퓨터 교육 일정을 작성하는 것입니다. 훈련 일정은 당신이 PC 신경망에 얼마나 자주 새로운 예시를 제공할 것인지를 결정합니다. 더 자주 새로운 데이터를 주입할수록 배우는 속도는 더 빨라질 것입니다. 다양한 유형의 교육 일정을 사용할 수 있으므로 데이터 세트와 신경망 유형에 적합한 일정을 선택하는 것이 아주 중요합니다.
신경망을 훈련시키는 마지막 단계는 데이터 세트를 제공하고 얼마나 잘 수행되는지 보는 것입니다. 이는 신경망을 병렬로 실행하거나 파이썬에 포함된 텐서 보드와 같은 자동화된 도구를 사용하면 수행할 수 있습니다.
신경망 사용을 통해 얻을 수 있는 것은 무엇인가?
네트워크 알고리즘을 사용해서 머릿속에서 어떤 반응이 일어나는지 시뮬레이션을 한다거나, PC의 여러 프로그램에 사용하여 머신러닝, 인공지능, 농업 모델링을 해볼 수 있습니다. 분야는 셀 수 없을 정도로 무궁무진합니다.
신경망을 사용하는 주요 결과는 특정 유형의 문제를 보다 효율적이고 빠르게 해결할 수 있다는 것입니다. 종종 다른 알고리즘보다 데이터로부터 학습하는 속도가 느리기도 하지만, 보편적으로 훨씬 빠릅니다. 말 그대로 사람처럼 학습을 할 수 있기 때문에 사람이 하는 활동의 상당수를 대신할 수 있습니다.