4차 산업혁명의 꽃은 ‘인공지능(AI)’입니다.
머신러닝은 인공지능의 한 분야로 데이터 스스로 학습하고 개선하는 프로그램입니다.
머신러닝이 우리 삶에 어떠한 영향을 주는지 머신러닝 뜻과 기술 및 장점 단점, 머신러닝 적용 사례를 알아보고, 머신러닝 과 딥러닝 차이점을 알려드리겠습니다.
머신러닝 뜻
과거 인공지능이 개발될 당시 전문가들은 필요한 데이터를 많은 시간과 비용을 들여 컴퓨터에 입력을 하였습니다.
하지만 머신러닝은 컴퓨터에게 명령을 내리는 대신 데이터를 스스로 학습하고, 분석, 예측하는 기술입니다.
즉 컴퓨터가 인간처럼 학습하여 새로운 규칙을 만들어 낼 수 있도록 돕는 기술입니다.
사람들은 머신러닝을 인공지능, 딥러닝과 비슷하다고 알고 있습니다.
하지만 머신러닝은 인공지능의 한 분야로 딥러닝과 차이가 있습니다. 자세한 내용은 아래에서 설명을 하겠습니다.
머신러닝 장점과 단점
1) 머신러닝 장점 :
머신러닝 장점은 프로그램 스스로 학습을 한다는 점이고, 이를 통해 인간의 고질병인 실수를 하지 않는다는 점입니다.
또한 오랜 반복으로 인해 시간이 지날수록 더 정확해지고, 복잡한 데이터도 다양한 형식으로 처리할 수 있다는 점입니다.
2) 머신러닝 단점 :
머신러닝은 프로그램 스스로 학습을 하기 때문에 비용과 시간이 많이 소요됩니다.
또한 기존 데이터가 충분해야 한다는 단점이 있고, 프로그램을 설치를 할 때 초기 자금이 많이 들어갑니다.
또한 보다 사실 유무를 확인하기 위해서 전문가의 도움이 필요합니다.
머신러닝 기술
머신러닝 기술은 스스로 학습하고 개선하는 기술로 ‘학습 방법’이라고 표현할 수 있습니다. 학습 방법은 총 4가지로 구분을 할 수 있습니다.
1) 지도 학습(Supervised Learning)
명령어(입력 값, 결과 값)를 주어 학습시키는 방법으로, 학교에서 선생님이 아이들에게 문제를 내고, 정답을 알려주는 방법입니다.
이는 반복 학습으로 점차 오류를 잡아가는 학습 방법입니다.
대표적인 알고리즘은 회귀(Regression), 분류(Classification) 등이 있고 분류는 범주형 변수를 예측할 때, 회귀는 연속 값을 예측할 때 사용합니다.
2) 비지도 학습(Unsupervised Learnging)
비지도 학습은 말 그대로 정답을 알려주지 않는 방법입니다.
즉 스스로 경험을 하면서 서로 다른 것을 구분하는 학습 방법을 말합니다.
대표적인 알고리즘은 클러스터링(Clustering), 차원 축소(Dimension Reduction) 등이 있고, 클라스터링은 기준에 따라 다양한 데이터를 하나의 세트로 그룹화하는 것을 말하며, 차원 축소는 데이터의 변수를 줄일 때 사용 합니다.
3) 반지도 학습(Semi-Supervised Learning)
반지도 학습은 지도학습과 비지도 학습을 섞어 사용하는 방법으로 한 부분에만 정답을 공개하고, 다른 부분에는 정답을 미공개하여 답을 유추를 하는 방법입니다.
4) 강화 학습(Reinforcement Learning)
요즘 학교에서 많이 사용하는 방법으로 보상과 벌칙을 부여하여 스스로 학습하게 하는 방법입니다.
예로 들어 학교에서 학교생활을 잘하면 플러스 점수를 주고 나쁜 행동을 하면 마이너스 점수를 주어 학교 점수에 반영하는 방법입니다.
이러한 방법은 많은 시행착오를 겪어 스스로 인지하게 만드는 방법으로 시간이 걸리는 방법입니다.
대표적인 예가 바둑 기사 이세돌과 알파고의 대결을 둘 수 있습니다.
프로그램이 스스로 바둑을 두고, 바둑 두는 과정을 여러 번 반복하여 실력을 끌어올리는 방법입니다.
머신러닝 적용 사례
머신러닝은 많은 장점으로 4차 산업의 다양한 분야에 적용되고 있습니다.
1. 의료 분야
질병 검사, 치료, 예방, 연구 등 다양한 분야에 활용이 되고 있으며, 의료 분야에 혁신을 가져 올 기술입니다.
특히 데이터 기반 신약 개발 및 임상 시험 효율화 및 생명공학 연구 및 유전자 편집 기술은 앞으로 우리 건강 및 삶에 큰 변화를 가져올 것입니다.
2. 제조 분야
머신러닝은 제조 분야에 활용되어 예측 유지 보수, 로봇 제어, 생산 최적화, 품질 및 안전 관리 등 많은 부분의 성능을 향상할 것이고, 제조업의 미래를 변화시킬 핵심 동력이 될 것입니다.
3. 교육 분야
학습자 수준 및 성향 맞춤 학습 콘텐츠 제공 및 자동 채점, 학습 상황 분석, 학습자의 질문에 자동 답변을 통해 학습자의 교육 성과를 향상하고 있습니다.
4. 환경 분야
기후 데이터를 분석하여 미래 기후 변화 예측을 하여 효율적으로 대응할 수 있고, 홍수, 지진 등 자연재해 등을 미리 예측하여 예방을 할 수 있습니다.
5. 사회 문제
삶이 좋아지면서 새로운 범죄 및 사회 문제가 발생을 합니다.
이러한 문제점을 머신러닝을 활용하여 범죄 발생 패턴을 분석하여 범죄 예방 및 감시를 할 수 있고, 교통 체증 및 빈곤 문제 등 사회 문제를 데이터 분석으로 대책을 강구하는 데 사용하고 있습니다.
이러한 적용 사례 외 과학, 엔터테인먼트, 스마트 홈 등 다양한 분야에서 머신러닝 기술을 활용하고 있습니다.
머신러닝과 딥러닝 차이점
머신러닝과 딥러닝은 동일한 인공지능의 기술입니다.
그렇기 때문에 데이터 기반 학습 및 모델 생성, 인공 지능 기술 등 다양한 부분이 비슷합니다.
하지만 머신러닝과 딥러닝은 서로 다른 기술입니다.
머신러닝과 딥러닝 차이점을 알아보겠습니다.
1. 핵심 개념
머신러닝은 데이터를 스스로 학습하고 개선하는 기술이고, 딥러닝은 인공 신경망을 사용하여 데이터를 학습하는 기술입니다.
쉽게 말해 머신러닝은 인간을 표현, 딥러닝은 머리를 표현한다고 보시면 쉽습니다.
2. 작동 방식
머신러닝은 회귀 및 포레스트 등 다양한 알고리즘을 통해 데이터를 학습을 하고, 딥러닝은 인공 신경망을 통해 학습합니다.
3. 활용 분야
머신러닝은 자율 주행 자동차, 의료 검사, 금융 시장분석, 이상 탐지, 검색 엔진 등에 활용이 되고, 딥러닝은 자연어 처리, 기계 번역, 게임 개발 등에 활용을 합니다.
4. 장점
머신러닝은 인간의 개입 없이 스스로 학습 및 예측이 가능하며, 방대한 데이터 처리 분석, 높은 정확도의 예측 판단을 합니다.
딥러닝은 머신러닝 보다 정확도가 더욱 높으며, 적은 데이터로도 학습이 가능합니다.
5. 단점
머신러닝은 많은 데이터를 기반으로 작동을 하기 때문에 많은 데이터를 확보를 해야 하고, 편향된 정보와 개인정보를 침해할 우려가 있습니다.
딥러닝 역시 머신러닝과 동일하게 기존 데이터를 기반으로 작동을 하기 때문에 편향된 정보와 개인정보를 침해할 우려가 있고 학습 과정에서 많은 비용이 발생을 합니다.
마치며
오늘은 머신러닝 뜻과 기술, 머신러닝과 딥러닝 차이점을 알아보았습니다.
머신러닝은 우리 삶에 많이 녹아들 것이고, 우리 삶에 많은 변화를 줄 것입니다.
앞으로 더욱 좋아질 미래를 위해 우리는 새로운 기술을 습득하고 우리 것으로 만들어야 합니다.
앞으로도 새로운 IT 정보를 알려드리겠습니다.
끝까지 읽어주셔서 감사합니다.