머신 러닝이란 무엇이며 중요한 이유
게시 됨: 2018-06-12인공 지능, 머신 러닝, 딥 러닝은 오늘날 업계에서 가장 뜨거운 화두입니다. 그리고 종종 우리는 인공 지능(AI)과 기계 학습(ML)이라는 용어를 동의어로 사용하는 경향이 있습니다. 그러나 이 두 용어는 매우 다릅니다. 기계 학습은 훨씬 더 광범위한 AI 분야의 중요한 측면 중 하나입니다.
Intel의 ML 책임자인 Nidhi Chappell은 다음과 같이 적절하게 설명합니다 .
“AI는 기본적으로 지능입니다. 기계를 지능적으로 만드는 방법인 반면 기계 학습은 이를 지원하는 컴퓨팅 방법을 구현하는 것입니다. AI는 과학이고 기계 학습은 기계를 더 똑똑하게 만드는 알고리즘이라고 생각합니다.”
따라서 간단히 말해서 AI는 기계를 "지능적이고 스마트한" 단위로 만드는 것과 관련된 분야인 반면, ML은 컴퓨터가 스스로 작업을 "학습"하도록 가르치는 것을 다루는 인공 지능 아래의 한 분야입니다. .
데이터 과학, 머신 러닝, 빅 데이터의 차이점!
이제 머신러닝이 무엇인지 알아보자.
목차
머신 러닝이란 무엇입니까?
SAS 에 따르면 "머신 러닝은 분석 모델 구축을 자동화하는 데이터 분석 방법입니다. 시스템이 데이터로부터 학습하고, 패턴을 식별하고, 최소한의 인간 개입으로 의사 결정을 내릴 수 있다는 아이디어에 기반한 인공 지능의 한 분야입니다.”
머신 러닝이라는 용어가 각광을 받고 있는 것은 최근의 일이지만 머신 러닝의 개념은 오래전부터 존재했으며, 가장 초기의 예는 2차 세계 대전 중에 개발한 Alan Turing의 Enigma 기계 입니다. 오늘날 기계 학습은 우리 삶의 평범한 것부터 빅 데이터와 관련된 더 복잡한 계산에 이르기까지 우리 주변의 거의 모든 곳에 있습니다. 예를 들어, 구글의 자율주행차와 넷플릭스, 아마존, 스포티파이와 같은 사이트의 개인화된 추천은 모두 머신 러닝의 결과입니다.
기계는 어떻게 학습합니까?
"머신 러닝이란 무엇인가"라는 질문을 더 잘 이해하려면 기계가 스스로 '학습'할 수 있는 기술을 알아야 합니다. 기기가 학습하는 방법에는 지도 학습, 비지도 학습 및 강화 학습의 세 가지 기본 방법이 있습니다. ML의 거의 70%가 감독되지만 ML의 약 10-20%만이 감독되지 않은 학습입니다.
지도 학습
지도 학습은 명확하게 정의되고 설명된 입력 및 출력을 처리하며 여기의 알고리즘은 레이블이 지정된 태그를 통해 교육됩니다. 지도 학습에서 학습 알고리즘은 정의된 입력 집합과 올바른 출력 집합을 모두 수신합니다. 따라서 알고리즘은 수신된 입력 및 출력에서 인식하는 패턴에 따라 구조를 수정합니다. 이것은 분류, 회귀, 예측 및 그래디언트 부스팅과 같은 방법을 포함하는 학습의 패턴 인식 모델입니다.
지도 학습은 일반적으로 과거 데이터와 관련된 경우에 적용됩니다. 예를 들어, 신용 카드 거래의 과거 데이터를 사용하여 지도 학습은 잘못된 카드 거래 또는 사기성 카드 거래의 미래 가능성을 예측할 수 있습니다.
신경망: 현실 세계의 애플리케이션
비지도 학습
과거 데이터 세트를 사용하는 지도 학습과 달리 비지도 학습은 과거 데이터가 전혀 없는 앱입니다. 이 방법에서 학습 알고리즘은 데이터를 넘어 적절한 구조를 찾아냅니다. 데이터에는 태그가 없지만 알고리즘은 데이터를 각각의 특성에 따라 더 작은 청크로 분할하며 가장 일반적으로 의사결정 트리의 도움을 받습니다. 비지도 학습은 특정 속성을 가진 고객 세그먼트 및 클러스터 식별과 같은 트랜잭션 데이터 애플리케이션에 이상적입니다.
비지도 학습 알고리즘은 개별 사용자 그룹을 위한 개인화된 콘텐츠를 만드는 데 주로 사용됩니다. 쇼핑 플랫폼에 대한 온라인 추천과 데이터 이상값 식별은 비지도 학습의 두 가지 좋은 예입니다.
강화 학습
강화 학습은 알고리즘이 시행착오 방법을 통해 학습한 후 가능한 최상의 결과로 결과를 선언하는 기존 데이터 분석 방법과 매우 유사합니다. 강화 학습은 에이전트, 환경 및 행동의 세 가지 기본 구성 요소로 구성됩니다. 여기서 에이전트는 학습자/의사결정자를 의미합니다. 환경은 에이전트가 상호 작용하는 모든 것으로 구성되며 작업은 에이전트가 수행할 수 있는 것을 나타냅니다.
이러한 유형의 학습은 오류를 감지할 때 알고리즘을 계속 조정하기 때문에 시간이 지남에 따라 알고리즘을 개선하는 데 도움이 됩니다. Google 지도 경로는 강화 학습의 가장 우수한 예 중 하나입니다.
기계를 학습시킬 수 있는 유형을 포함하여 기계 학습이 무엇인지 알았으므로 이제 오늘날 세계에서 기계 학습의 다양한 응용 프로그램을 살펴보겠습니다.
이 6가지 머신 러닝 기술은 의료 서비스를 개선합니다
오늘날의 세계에서 머신 러닝이 중요한 이유는 무엇입니까?
기계 학습이 무엇인지 다음으로 중요한 질문이 나옵니다. "기계 학습의 중요성은 무엇입니까?"
머신 러닝의 주요 초점은 방대한 양의 데이터 보유량을 조사하여 조직이 전반적인 기능, 생산성 및 의사 결정 프로세스를 향상하도록 돕는 것입니다. 기계가 알고리즘을 통해 학습하기 시작하면 기업이 데이터 내에서 인간의 개입 없이 더 나은 결정을 내리는 데 도움이 될 수 있는 그러한 패턴을 푸는 데 도움이 될 것입니다. 이러한 선행 이점 외에도 기계 학습에는 다음과 같은 이점이 있습니다.
적시 분석 및 평가
ML 알고리즘은 고객 피드백 및 상호 작용과 같은 방대한 양의 데이터를 선별함으로써 조직 전략에 대한 적시 분석 및 평가를 수행하는 데 도움이 될 수 있습니다. 여러 데이터 소스를 탐색하여 비즈니스 모델을 만들면 관련 변수를 볼 수 있습니다. 이러한 방식으로 머신 러닝은 고객 행동을 이해하는 데 도움이 되며 그에 따라 고객 획득 및 디지털 마케팅 전략을 간소화할 수 있습니다.
빠른 처리로 실시간 예측 가능
ML 알고리즘의 가장 인상적인 기능 중 하나는 매우 빠르기 때문에 여러 소스의 데이터 처리가 빠르게 수행된다는 것입니다. 이는 결과적으로 비즈니스에 매우 도움이 될 수 있는 실시간 예측을 하는 데 도움이 됩니다. 예를 들어,
- 이탈 분석 – 브랜드를 떠날 가능성이 있는 고객 세그먼트를 식별하는 작업이 포함됩니다.
- 고객 리드 및 전환 – ML 알고리즘은 다양한 고객 세그먼트의 구매 및 지출 패턴에 대한 통찰력을 제공하므로 기업이 손실을 최소화하고 이익을 강화할 수 있는 전략을 고안할 수 있습니다.
- 고객 유지 – ML 알고리즘은 고객 확보 정책 및 마케팅 캠페인의 백로그를 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이러한 통찰력을 통해 비즈니스 전략을 조정하고 전반적인 고객 경험을 개선하여 고객 기반을 유지할 수 있습니다.
산업 혁신
머신 러닝은 실시간으로 귀중한 통찰력을 제공할 수 있는 능력으로 이미 산업을 변화시키기 시작했습니다. 금융 및 보험 회사는 ML 기술을 활용하여 대규모 데이터 세트 내에서 의미 있는 패턴을 식별하고 사기를 방지하며 다양한 고객 세그먼트에 맞춤형 재무 계획을 제공하고 있습니다. 의료 분야에서 ML 기술로 구동되는 웨어러블 및 피트니스 센서는 개인이 자신의 건강을 관리할 수 있도록 하여 결과적으로 의료 전문가의 부담을 최소화합니다. 기계 학습은 또한 석유 및 가스 산업에서 새로운 에너지원을 찾고, 지중의 광물을 분석하고, 시스템 장애를 예측하는 데 사용됩니다.
세계 최고의 대학에서 ML 과정을 배우십시오. 석사, 이그 제 큐 티브 PGP 또는 고급 인증 프로그램을 획득하여 경력을 빠르게 추적하십시오.
기계 학습 엔지니어: 신화 대 현실
물론 이 모든 것은 빙산의 일각에 불과합니다. 머신 러닝이 무엇인지 깊이 이해하고 싶으시다면 해당 기술에 대해 자세히 알아보는 것이 좋습니다. 적어도 표면적으로는 기계 학습이 무엇인지 이해하는 데 도움이 되었기를 바랍니다. 해야 할 것과 배울 것이 항상 너무 많기 때문에 "머신 러닝이 무엇입니까?"라고 묻는 것만으로도 약간의 도움이 될 것입니다. 이제 더 깊이 파고들어 기술을 직접 체험할 때입니다!
