머신러닝(Machine Learning) 입문

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머신러닝(Machine Learning)이라고 들어보셨나요? 요즘 AI(인공지능)라는 단어와 함께 자주 등장하는 용어인데요, 머신러닝은 데이터를 통해 컴퓨터가 스스로 학습하고 예측할 수 있도록 하는 기술이에요. 이 글에서는 머신러닝이 무엇인지, 그리고 머신러닝에서 사용되는 다양한 학습 방법에 대해 쉽고 간단하게 설명해 드릴게요!

 

1. 머신러닝이란?

머신러닝은 컴퓨터가 사람처럼 데이터를 분석하고 학습해 스스로 결론을 내리는 과정을 말해요. 예를 들어, 수많은 사진을 보고 고양이와 강아지를 구분할 수 있게 되거나, 기온 데이터를 통해 내일의 날씨를 예측할 수 있는 기술이죠.

머신러닝은 크게 AI(인공지능)의 한 분야로, 그중에서도 딥러닝(Deep Learning)이라는 하위 영역과 밀접하게 연관되어 있어요. 딥러닝은 머신러닝의 여러 알고리즘 중에서도 특히 신경망을 이용해 깊이 있는 학습을 할 수 있는 방법이랍니다.

 

2. 머신러닝의 종류

머신러닝은 데이터를 학습하는 방식에 따라 크게 지도학습(Supervised Learning), 비지도학습(Unsupervised Learning), 그리고 강화학습(Reinforcement Learning)으로 나눌 수 있어요. 각 방법에 대해 하나씩 알아볼까요?

 

1) 지도학습(Supervised Learning)

지도학습은 라벨이 달린 데이터를 사용해 학습하는 방식이에요. 쉽게 말해, 정답을 알려준 후에 컴퓨터가 그 정답을 학습하는 과정이죠. 예를 들어, 고양이 사진에 "고양이"라는 라벨을 붙여 컴퓨터에게 보여준 다음, 새로운 고양이 사진을 보여줬을 때 "고양이"라고 예측할 수 있게 학습시키는 거예요.

지도학습은 주로 두 가지 유형으로 나뉘어요.

• 분류(Classification): 데이터를 정해진 카테고리로 분류하는 작업입니다. 예를 들어, 이메일을 "스팸"과 "정상"으로 분류하는 것이죠.
• 회귀(Regression): 연속적인 값을 예측하는 작업입니다. 예를 들어, 주택 가격을 예측하는 것과 같은 경우에 사용돼요.

2) 비지도학습(Unsupervised Learning)

비지도학습은 정답이 없는 데이터를 학습하는 방식이에요. 라벨이 없기 때문에 컴퓨터가 스스로 데이터를 분석하고 패턴을 찾아내야 하죠. 예를 들어, 사람들이 좋아하는 영화나 음악의 패턴을 찾아내는 추천 시스템 같은 데서 많이 사용됩니다.

비지도학습의 대표적인 두 가지 방법은 다음과 같아요.

• 군집화(Clustering): 비슷한 데이터를 그룹으로 묶는 작업입니다. 예를 들어, 쇼핑몰 데이터를 이용해 고객을 비슷한 성향의 그룹으로 나누는 것을 생각할 수 있어요.
• 차원 축소(Dimensionality Reduction): 많은 특성을 가진 데이터를 더 간단하게 표현하는 방법입니다. 예를 들어, 여러 변수가 있는 데이터를 더 간단한 형태로 축소하는 것이죠.

3) 강화학습(Reinforcement Learning)

강화학습은 조금 특별한 방식이에요. 컴퓨터가 어떤 결정을 내리면 그 결과에 따라 보상을 받거나 벌을 받는 방식으로 학습을 진행해요. 컴퓨터가 스스로 시도와 오류를 통해 최선의 행동을 찾는 과정이죠. 게임 AI나 자율주행 차에 많이 활용되는 기법이에요.

강화학습의 핵심은 시행착오를 통해 학습하면서, 컴퓨터가 점점 더 나은 결정을 내리도록 훈련하는 것입니다.

 

3. 머신러닝과 딥러닝의 차이

머신러닝과 딥러닝을 헷갈리는 분들도 많으신데요, 간단하게 차이점을 설명드릴게요.

• 머신러닝은 데이터를 기반으로 학습하는 알고리즘을 말하고, 딥러닝은 이 머신러닝의 한 부분이에요. 딥러닝은 신경망(Neural Network) 구조를 사용해 더 깊고 복잡한 학습을 가능하게 해준답니다.
• 머신러닝이 비교적 간단한 알고리즘을 사용한다면, 딥러닝은 여러 층으로 이루어진 신경망을 사용해 복잡한 패턴을 학습할 수 있어요. 이를 통해 이미지 인식, 음성 인식, 자율주행 등 다양한 첨단 기술에 사용되고 있죠.