기계학습(Machine Learning)이란 무엇인가?

기계학습(Machine Learning)이란 무엇인가?

 

 

요즘 불고 있는 바람이 있죠? 바로 인공지능 열풍인데요. 얼마전 알파고가 인간과 바둑을 두고, 인간 대신 운전을 하는 무인자동차에 모두가 열광하고 있으며, 각종 매체들에서도 경쟁적으로 인공지능이 바꿔놓을 미래를 앞 다퉈 이야기하고 있답니다. 이와 가까운 것으로 기계학습인 머신러닝(Machine Learning)도 빼놓을 수 없는데요. 오늘은 이에 대해 알아 보도록 해요.

 

 

 

지능과 밀접하게 관련된 것은 무엇일까요? 그것은 바로 학습이 아닐까 싶은데요. 학습은 또 새로운 지식을 습득하는 수단입니다. 이 학습을 기계가 하게 함으로써 패턴을 찾고, 가장 좋은 결과를 낼 수 있도록 하는 것이 바로 머신러닝이라고도 불리우는 기계학습(Machine Learning) 입니다.

 

 

 

 

많은분들이 알파고도 기계학습(Machine Learning)이 맞나 궁금하실텐데요. 이는 기계학습(Machine Learning)의 하나로 딥러닝이라 불리우고 있답니다. 딥러닝에 대해 살짝 더 알아볼까요?

 

딥러닝은 사물이나 데이터를 한곳에 모으거나 분류하는 데 사용하는 기술로 이 기술을 적용하면 모든 판단 기준을 사람이 정해주지 않아도 컴퓨터가 스스로 인지하고 추런하고 판단할 수 있게 되며, 음성, 이미지 인식과 사진분석 등에 광범위하게 활용됩니다. 이와 같은 딥러닝의 장점을 구글, 페이스북, 마이크로소프트, 바이두 등의 기업들은 데이터를 분석하는 등 서비스에 활용하고 있습니다.

 

 

 

 

기계학습(Machine Learning)의 가장 기본적인 순서에 대해 알자면 먼저 데이터를 만들고 정리하는 과정을 통해 추상화 된 모형을 기반으로 훈련과 테스트를 통해 일반화된 알고리즘을 도출하는 순서입니다.

 

예전의 기계학습 및 머신러닝은 복잡하고 큰 비용이 든다는 단점 때문에 증권 등의 일부 시스템에서 활용이 되었었지만 최근에는 클라우드 기반의 빅데이터 환경이 활발히 진행이 되면서 자연스럽게 빅데이터의 예측, 엔진 부문으로 주문을 받고 있답니다.

 

 

 

이러한 기계학습 기술에 의한 변화에 효과적으로 대응이 되지 못한다면 산업 전반에 있어서 세계적 추세를 따라가지 못하고 경쟁력을 잃어버릴 가능성이 있습니다. 때문에 기계학습(Machine Learning) 기술 발전 및 산업화에 대한 정부 차원의 큰 그림 및 체계적인 지원이 요구되고 있습니다. 또한 깊이가 있는 기계학습(Machine Learning) 전문가 육성을 위해 오픈소스를 활용한 응용 연구 분 아니라 방법론 중심의 심도 있는 연구에 대한 지원도 필요할 것으로 보입니다.

 

현재도 빠르게 발전하면서 활발하게 실용화 되고 있는 기계학습(Machine Learning) 이지만, 미래에는 응용 분야가 더욱 넓어져 우리 가까이에서도 편리하게 사용할 수 있게 되길 바라봅니다.