머신 러닝이란 무엇입니까?

머신 러닝(ML)은 컴퓨터 프로그램이 알고리즘을 사용하여 데이터에서 패턴을 찾는 인공 지능 애플리케이션입니다. 인간에게 의존하지 않고 특별히 프로그래밍하지 않고도 이를 수행할 수 있습니다. 오늘날 세계에서 시장에 나와있는 거의 모든 인공 지능 (AI) 기술 발전과 애플리케이션의 배후에는 머신 러닝 알고리즘이 있습니다.

AI 시스템은 일반적으로 계획하고, 배우고, 추론하고, 문제를 해결하고, 인식하고, 움직이고, 조작할 수 있는 능력을 가집니다. 머신 러닝은 AI 시스템에서 사용하는 많은 접근 방식 중 하나입니다. 다른 접근 방식으로는 진화 연산 및 전문가 시스템이 포함됩니다.

머신 러닝은 우리가 매일 수행하는 많은 것들의 일부로 됩니다. 머신 러닝 시스템이 여러분의 삶에 영향을 미칠 수 있는 영역을 생각해보겠습니다:

• Netflix 또는 Spotify와 같이 여러분이 선호하는 스트리밍 서비스의 추천 시스템은 머신 러닝에 의해 실행됩니다.
• 검색 엔진은 머신 러닝을 사용하여 검색 결과를 명확히 하고 최적화합니다.
• 소셜 미디어 채널은 친구, 그룹 및 볼 수 있는 동영상을 추천합니다.
• 현대식 냉장고는 사용자가 자주 사용하는 시간을 학습하고 저녁 식사 시간을 예상하여 냉각을 합니다.
• GPS는 경로의 어느 부분에 교통량이 많을 지 예상하고 머신 러닝 알고리즘을 사용하여 경로를 다시 지정합니다.
• Alexa 및 Siri와 같은 음성 기반 도우미는 머신 러닝을 사용하여 작동합니다.

이러한 각 플랫폼은 사용자의 매일 선택으로부터 해당 데이터를 수집합니다. 사용자에 대해 학습하고 얻은 정보로부터 사용자가 다음에 보려는 것, 저녁 식사 시간, 여행하거나 구매할 장소에 대해 예측합니다.

이 모든 데이터는 머신 러닝 알고리즘을 강화하여 제품에서 다음에 무엇을 하려고 하거나 구매할 것인지 예측하는 데 도움이 됩니다. 뿐만 아니라 여러분이 좋아하는 것과 싫어하는 것을 수백만 명의 사람들의 다른 데이터 포인트와 결합되어 기업이 정확하고 효과적인 제안 목록을 만들 수 있습니다.

AI는 머신 러닝 애플리케이션을 사용하여 새로운 차원으로 확장할 준비를 갖추었습니다.

머신 러닝의 응용

머신 러의 응용은 방대합니다. 다음에서 일상 생활에 필수적인 핵심 영역에서 어떻게 사용되는지 살펴보겠습니다.

교육에서의 머신 러닝

머신 러닝을 교육 분야에 적용하면 교사가 학생들이 이해할 수 있는 수업 유형을 조사하는 데 도움이 될 수 있습니다. 가르친 수업을 통해 학생들이 어떻게 관리하고 있는지 평가할 수 있습니다. 예를 들어 얼마나 잘 파악할 수 있는지, 학생들이 어려움을 겪는 일반적인 주제는 무엇인지, 너무 쉬운 것은 무엇인지 등입니다. 이를 통해 교사는 수업을 더 잘 계획하고 뒤처질 수 있는 학생을 식별하여 훨씬 더 효과적인 상호 작용과 개입을 할 수 있습니다.

검색 엔진에서 머신 러닝

Google에 검색어를 입력할 때 원하는 결과가 나타나지 않으면 실망하게 됩니다. 머신 러닝은 오랫동안 검색 엔진 최적화의 필수적인 부분이었습니다. 머신 러닝은 검색 엔진이 검색에 더 관련성있는 결과를 표시하도록 지속적으로 지원합니다. 또한 음성 기반 검색 서비스, 이미지 검색 및 기타 여러 검색 관련 기능을 개선하는 데 도움이 되었습니다.

디지털 마케팅에서 머신 러닝

개인화는 현대 디지털 마케팅 캠페인의 핵심이며 이를 달성하기 위해서는 머신 러닝이 필수적입니다. 소비자 상호 작용을 기반으로 한 데이터를 통해 머신 러닝은 기업이 적시에 올바른 의미 전달에 중점을 두고 잠재 고객에 대한 접근 방식을 개인화하는 데 도움이 되었습니다. 개인화된 이메일에서 최근 구매를 기반으로 한 교차 또는 상향 판매에 이르기까지 머신 러닝은 기업이 소비자 행동에 대한 데이터를 활용하는 데 도움을 주었습니다.

의료 분야에서 머신 러닝

머신 러닝은 의료 분야에서 광범위하게 적용되었습니다. 의료 영상을 사용한 진단은 머신 러닝이 진단 도구와 함께 작동하는 중요한 예입니다. 머신 러닝은 의료 영상을 보고 의료 전문가에게서 나타날 수 있는 편견이 없이 특이하거나 이상한 영역을 식별합니다.

머신 러닝은 또한 다른 사례에서 수집 한 정보를 기반으로 치료 프로토콜에 대한 제안을 제공함으로써 의사가 고유한 특정 질병 사례를 치료하는 데 도움이 됩니다. 예를 들어, 항생제 내성 박테리아 균주를 치료할 수 있는 효과적인 파지를 식별하는 머신에 의해 대식세포 라이브러리를 몇 시간 내에 조사할 수 있습니다.

이 응용 분야에서는 또한 의료 전문가에게 치료에 대한 제안과 옵션을 제공하기 위해 개인 장치에서 수집한 풀링된 소비자 데이터를 변환하는 방법을 실험하고 있습니다. 이것은 물론 끊임없이 발전하는 분야입니다.

머신 러닝의 응용은 다양하며 거의 모든 분야 또는 종류의 비즈니스에서 찾아볼 수 있습니다. 상업, 정부 및 사회적 벤처에 주는 혜택은 엄청납니다.

머신 러닝의 이점

머신 러닝은 삶의 거의 모든 측면에서 매우 광범위한 이점을 제공합니다. 다음은 머신 러닝이 제공하는 보편적인 이점 중 일부입니다:

고객 행동 예측

기업은 소비자 구매 패턴을 분석하여 제품 및 서비스 라인의 발전 방향에 대한 통찰력을 얻을 수 있습니다. 이러한 패턴은 고객이 다른 제품보다 어떤 한 제품을 선택하는 이유, 가격, 시즌, 브랜드 충성도 등이 이러한 선택에 미치는 영향 등과 같이 정확할 수 있습니다. 이러한 데이터 지향적 결과는 머신 러닝을 통해 훨씬 더 빠르게 이루어지며 속도는 더 현명한 의사 결정의 핵심입니다.

지속적인 데이터 입력 정확성

인간에게서 가장 지루한 작업은 데이터 입력입니다. 이러한 반복적인 작업에서 오류가 발생할 가능성이 높습니다. 이러한 오류로부터 회사에 각이한 수준에서 비용이 발생할 수 있습니다. 머신 러닝은 데이터 입력이 오류가 없이 정확하고 신속하게 완료되도록 합니다. 또한 직원의 따분한 작업을 제거하여 그들이 더 문제성있고 비즈니스에 유익한 작업에 집중할 수 있게 합니다.

사용자 경험에서 리드 발견

모든 비즈니스는 유료 고객으로 전환되는 새로운 리드를 기반으로 성장합니다. 게임에서 최고의 자리를 유지할 수 있다는 것은 고객의 요구를 충족하도록 진화된다는 것을 의미합니다. 머신 러닝은 고객 여정에 뛰어 들어 추세에 대한 통찰력을 제공하고 요구 사항을 예상함으로써 비즈니스를 지원합니다. 연구에 따르면 머신 러닝은 고객 행동을 예측하고 비 효율성을 찾아냄으로써 비즈니스의 성장 궤도에 변화를 가져왔습니다.

경쟁력 유지

기업이 우수한 비즈니스 인텔리전스를 가지고 있으면 시장에 따라 성장할 수 있습니다. 머신 러닝은 경쟁 브랜드와 비교하여 고유한 판매 포인트와 긍정적인 측면에 대한 통찰력을 비즈니스에 제공하는 데 중요한 역할을 합니다. 새로운 접근 방식은 사용 가능한 데이터를 기반으로 신속하게 가설을 세우고 테스트할 수 있으며 기업이 시장 출시 계획을 신속하게 구축하는 데 도움이 됩니다.

가상 비서 강화

크든 작든 모든 직장은 효율성을 높이고 근무 시간을 현명하게 사용하고저 합니다. 머신 러닝은 자동 음성 훈련에 적용할 경우 메모를 작성하고 회의록을 작성하며 더 나은 기록을 유지할 수 있는 보다 더 스마트하고 효율적인 가상 비서 생성에 도움이 됩니다. 이 모든 기능으로 하여 필수적이면서도 지루한 일상적인 서류 작업을 줄여줍니다. 가상 비서로 더 우수하면 정확성이 보장되고 개인 정보 보호 규정을 잘 충족할 수 있습니다.

머신 러닝 알고리즘의 분류

알고리즘은 머신 러닝의 전체 구조와 성장의 기초입니다. 이러한 알고리즘은 다음의 네 가지 주요 범주로 나눌 수 있습니다:

지도형 머신 러닝 알고리즘

여기에서 이전에 배운 강의 내용을 레이블이 지정된 예제를 통해 새로운 데이터에 적용하여 향후 결과를 예측할 수 있습니다. 이런 적용은 알려진 훈련 데이터 세트의 분석으로 시작됩니다. 학습 알고리즘은 가능한 결과를 예측할 수 있는 추론 함수를 생성합니다. 필요한 양의 학습 자료를 통해 목표에 대한 모든 새로운 데이터 입력이 제공됩니다.

비지도형 머신 러닝 알고리즘

이는 지도형 알고리즘과 반대이며 훈련 정보가 어떤 식으로든 라벨화되거나 분류되지 않을 때 작동합니다. 비지도 학습은 새로운 데이터에 대해 '올바른' 출력을 제공하지 않습니다. 대신 이러한 알고리즘은 데이터를 탐색하고 데이터 세트에서 추론을 도출하며 레이블이 없는 데이터에 있을 수있는 숨겨진 구조를 표시합니다.

준지도 머신 러닝 알고리즘

이러한 알고리즘에서는 학습에 레이블이 지정된 데이터와 레이블이 없는 데이터를 모두 사용하기 때문에 처음 두 유형 알고리즘의 중간 선을 따릅니다. 일반적으로 레이블이 지정되지 않은 데이터의 양은 레이블이 지정된 데이터의 양보다 많으며 알고리즘은 레이블이 지정된 데이터를 사용하여 레이블이 없는 데이터를 학습합니다. 이를 기반으로 한 시스템은 학습의 정확성 수준을 지속적으로 향상시킵니다.

강화 머신 러닝 알고리즘

이것은 환경과 상호 작용하여 행동을 생성하고 오류와 현상을 발견하는 학습 방법입니다. 이 접근 방식을 통해 시스템과 모든 소프트웨어 에이전트는 가능한 최상의 성능을 위해 특정 컨텍스트 내에서 적절한 동작을 결정할 수 있습니다.

머신 러닝의 과제

기술의 모든 발전에도 불구하고 머신 러닝이 극복해야 하는 다양한 과제가 여전히 존재합니다.

네트워크는 데이터를 저장하고 처리하기 위해 여전히 엄청난 양의 작업 기억 공간을 필요로 합니다. 일부 비지도 학습 기법을 통해 불필요한 데이터를 제거하지만 여전히 엄청난 처리 능력이 필요합니다. 이 문제는 비지도 학습 알고리즘을 통해 불필요한 데이터를 제거하여 필요한 처리 능력을 줄여줌으로써 부분적으로 해결할 수 있습니다. 그러나 이것은 모든 시나리오에 충분하지 않습니다.

자연어 처리를 통해 자연스럽고 정확한 번역을 하려면 여전히 먼 길을 가야 합니다. 속어, 억양 및 언어 이해는 여전히 머신 러닝에 있어 큰 도전입니다. 기계는 지속적으로 듣고 배울 새로운 데이터를 가지고 있지만 더 모호한 악센트를 해결하려면 여전히 많은 훈련이 필요합니다.

AI 세탁은 기술이 인공 지능(또는 지능형 컴퓨터)으로 분류되는 경우, 실제로는 머신 러닝이거나 항상 사용했던 것과 동일한 오래된 알고리즘일 때 사용합니다. 많은 사람들에게 이 둘사이의 구별은 중요하지 않지만 기술 기대치를 과도하게 부풀리고 기술에 대한 신뢰를 약화시키며 두 분야 모두 반발을 일으키게 합니다. 일반 대중에 대한 교육과 AI 및 머신 러닝에 대한 더 많은 이해가 필요합니다.

비디오 교육의 부족은 업계를 방해하고 있습니다. 비디오는 정적 이미지와 2D 세계에 의존할 때보다 훨씬 더 풍부한 데이터 세트를 제공합니다. 우리의 세계는 역동적이고 기계는 그것을 배워야 합니다. 이것은 새로운 연구 분야입니다.

기계는 인간처럼 생각하지 않습니다. 사람들은 휴리스틱을 사용하여 즉각적인 결정을 내립니다. 인간은 광범위한 관심 분야를 사용하여 장면에 대한 전체적인 이해를 통합합니다. 그러나 머신 러닝은 여전히 세분화된 데이터에 관한 것이기 때문에 효과적으로 사용할 수 있는 현재 방식을 제한합니다. 기계가 더 많이 배우면 이것은 해결될 것이지만 실제 진정으로 인간처럼 생각할 것인지 "인공적인 인텔리전트"로 될 것인지는 알 수 없습니다.

머신 러닝의 미래

머신 러닝 프로그램과 데이터 사이언스 기술의 사용이 더욱 광범해짐에 따라 거의 모든 삶의 측면에 엄청난 이점이 있습니다.

• 미세 조정된 개인화: 기업이 고객의 요구를 예측하고 충족할 수 있도록 지원합니다.
• 더 나은 검색 엔진 경험: 검색 엔진 결과의 향상은 최종 사용자와 관리자 모두가 정확한 결과와 통찰력을 제공하는 데 도움이됩니다.
• 데이터 팀의 진화: 일상적인 데이터와 IT 팀의 역할은 향상된 머신 러닝을 통해 진화하여 수동 프로그래밍에 소요되는 시간을 줄여줍니다. 예를 들어 데이터 사이언티스트는 머신 러닝이 데이터를 효과적으로 처리하는 방법을 학습하므로 (AutoML 사용을 통해) 데이터를 정리하는 데 소요되는 시간을 줄일 수 있습니다.
• 양자 컴퓨팅의 부상: 공상 과학 영화처럼 들릴 수 있지만 양자 알고리즘은 여러 다른 혁신으로 이어질 잠재력을 지니고 있으며 중장기 적으로 일어날 일입니다.

인공 지능과 머신 러닝을 사용하여 세계가 비즈니스를 수행하는 방식을 바꾸고 거버넌스를 제공하며 새로운 기술을 개발할 수 있습니다. 향후 애플리케이션 개발 시장이 기능하는 방식을 바꿀 것입니다. 이러한 기술들은 산업 혁명이 시작될 때 전기에 부여된 중요성 만큼 중요합니다. 이 두 가지는 정보 기술의 새로운 시대를 예고합니다.

AutoML

AutoML은 이제 일반 사람들이 복잡한 머신 러닝 프로세스를 실행할 수 있다는 것을 의미하는 흥미로운 신기술입니다. 과거에는 데이터 사이언티스트 들이 통계, 데이터 정리 기술, 컴퓨터 코딩, 알고리즘 및 강력한 컴퓨터에 대한 액세스에 대한 심층적인 이해를 필요로 했습니다. 이것은 대부분의 사람들에게 머신 러닝이 불가능하다는 것을 의미했습니다.

개발중인 새로운 소프트웨어로 인해 머신 러닝이 변경되었습니다. 온라인 소프트웨어 프로그램은 사용자가 업로드한 데이터를 가져옵니다. 사용자는 필요한 예측 유형을 식별하고 소프트웨어는 실행할 올바른 알고리즘을 선택하고 명확하고 간결하며 설명 가능한 결과를 생성합니다. 예측에는 여전히 데이터가 정확하고 레이블이 지정되어야 하지만 소프트웨어에 내장된 데이터 정리 기술도 있습니다. 그들은 이상치와 누락된 정보를 평가할 수 있으며, 종종 불일치를 관리하기 위한 전략을 구축합니다.

이는 전담 데이터 사이언티스트를 고용할 시설이나 수단이 없으며 데이터를 예측하고 처리할 수 있는 능력을 원하는 기업에게 진정한 미래의 창입니다. 현재 데이터 사이언티스트들은 대부분 시간을 절약한 AutoML의 데이터 정리 기능을 활용해 왔습니다.