머신 러닝이란 무엇입니까?
머신 러닝은 시스템이 명시적인 프로그래밍 없이 결과를 학습하고 예측할 수 있도록 하는 인공 지능의 하위 집합입니다. 종종 AI 용어와 상호 교환적으로 사용되는데, 이는 현재까지 실제 세계에 가장 큰 영향을 미친 AI 기술이며, 귀하가 비즈니스에서 가장 가능성이 높은 기술이기 때문입니다. 챗봇, 제품 추천, 스팸 필터, 자율 주행차 및 기타 다양한 시스템은 물론 Siri 및 Cortana와 같은 "지능형 에이전트"도 머신 러닝을 활용합니다.
Fortune 기사에서 인공 지능과 머신 러닝의 차이점은 무엇입니까? 저자는 AI와 머신 러닝의 차이점을 명확하게 설명합니다. "AI는 기계가 우리가 '똑똑하다'고 생각하는 방식으로 작업을 수행할 수 있다는 더 광범위한 개념"인 반면, 머신 러닝은 "우리가 기계에 데이터에 액세스할 수 있도록 하고 스스로 학습하도록 해야 한다는 아이디어를 기반으로 하는 AI의 현재 응용 프로그램입니다."
머신 러닝은 어떻게 작동합니까?
알고리즘과 규칙을 작성하여 직접 의사 결정을 내리거나 규칙, 예외 및 필터 세트를 사용하여 컴퓨터가 "지능적으로" 작동하도록 프로그래밍하는 대신, 머신 러닝은 컴퓨터 시스템이 대규모 데이터 세트에서 학습하여 의사 결정을 내리도록 합니다. 규칙 기반 시스템은 실제 세계의 복잡성을 고려해야 할 때 빠르게 취약해집니다. 머신 러닝은 데이터를 사용하여 모델을 생성하고 일반화하여 패턴을 나타낼 수 있으며, 이러한 모델을 사용하여 새 정보를 해석하고 분석할 수 있습니다.
머신 러닝은 분류에 적합하며, 여기에는 이미지 및 비디오에서 텍스트 및 개체를 인식하고 데이터에서 연관성을 찾거나 데이터를 클러스터로 분할하는 기능(예: 고객 그룹 찾기)이 포함됩니다. 머신 러닝은 또한 이벤트의 가능성을 계산하거나 결과를 예측하는 것과 같은 예측에도 능숙합니다. 머신 러닝은 누락된 데이터를 생성하는 데에도 사용할 수 있습니다. 예를 들어, CorelDRAW의 최신 버전은 머신 러닝을 사용하여 펜 도구로 그린 여러 개의 거친 선에서 부드러운 선을 보간합니다.
두 가지 머신 러닝 모드: 지도 학습 및 비지도 학습
소프트웨어를 사용하여 알고리즘에 우리가 찾고 싶은 것을 구체적으로 알려주는 경우 이를 지도 ML이라고 합니다. 머신 러닝 알고리즘은 '대상' 변수 또는 속성을 사용하여 대상 변수의 데이터에 기반하여 모델을 '학습'합니다.
비지도 ML은 기계가 인간의 지침 없이 복잡한 프로세스와 패턴을 학습할 수 있는 경우입니다. 클러스터링을 응용 프로그램으로 사용하며, 데이터 세트 레코드는 자동으로 그룹으로 분할됩니다. 이러한 그룹은 자체 그룹의 레코드와 유사하고 다른 그룹의 레코드와 다릅니다.
