[시사상식/ IT] 머신 러닝이란?

이번 포스팅은 머신 러닝에 대해 알아보겠습니다.

 

머신 러닝이란

데이터를 기반으로 분석한 내용을

기계가 학습하고 미래를 예측할 수 있는

기술을 의미합니다.

 

머신러닝은 인공지능의 한 분야로

컴퓨터가 데이터를 통해 학습하고

사람처럼 어떤 대상 혹은

상황을 이해할 수 있게 하는

기술입니다.

 

기존의 분석 기술들은

주어진 데이터와 규칙을 기반으로 분석하지만,

머신 러닝은 학습 알고리즘에 따라

컴퓨터가 스스로 규칙을 발견하는 것이

특징입니다.

 

머신 러닝은 컴퓨터가 데이터 패턴을

철저히 검증하고 스스로 학습한다는 점에서

빅데이터 기술이 한 단계 더

진화한 것이라 볼 수 있습니다.

 

일전의 포스팅에서 딥러닝에 대해

포스팅을 해본 적이 있습니다.

 

머신러닝과 딥러닝의 차이를 모르거나

혼동하시는 분 들이 많습니다.

 

딥러닝과 머신러닝 모두

학습 모델을 제공하여

데이터를 분류하는데 쓰이는

기술이라는 점에서 공통점이 있습니다.

 

이 둘의 차이점은

접근법을 볼 수 있습니다.

 

머신러닝의 경우

주어진 소재를 인간이 우선 먼저 처리합니다.

예를 들어, 이미지 파일의 경우

사람이 트레이닝 데이터를 알맞게 분류하여

컴퓨터가 인식할 수 있도록 해야 합니다.

그다음 컴퓨터가 인간이 분류해준 데이터를 기반으로

공통된 특징을 분석하고 축적하는 과정을 가집니다.

마지막으로, 컴퓨터가 축적된 데이터를 바탕으로

이미지의 특징을 종합하여 답을 이끌어 냅니다.

즉, 인간의 손으로 데이터를 한 번 작업하여

기반을 다져주어야 합니다.

 

딥러닝의 회선 신경망 출처:ZDNET KOREA

반면 딥러닝의 경우,

인간이 하던 작업이 생략됩니다.

데이터는 그대로 주고 딥러닝 알고리즘이

회선 신경망을 이용하여

스스로 분석한 후

답을 내놓습니다.