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인공지능시대(48): 인공지능의 기계학습
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2021년 11월 30일 [주간문경] 
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| | | ↑↑ 지홍기
영남대학교 명예교수
문경대학교 특임교수
문경시지역발전협의회 의장 | ⓒ (주)문경사랑 | |
기계학습이란?
기계학습(Machine Learning)은 데이터의 수학적 모델을 사용하는 프로세스로서 직접 명령 없이 컴퓨터가 학습하도록 지원하는 인공지능(AI)의 하위 집합이다. 기계학습은 알고리즘을 사용하여 데이터 내의 패턴을 식별하고, 이러한 패턴을 사용하여 예측을 할 수 있는 데이터 모델을 만든다. 인간이 연습을 통해 개선하는 방식과 매우 흡사하게, 기계학습 역시 데이터와 환경이 향상되면 결과도 더욱 정확해진다.
또한 기계학습은 적응성을 가지고 있으므로, 데이터가 항상 변경되거나, 요청 또는 작업의 성격이 항상 변하거나, 솔루션 코딩이 실질적으로 불가능한 시나리오에 매우 적합하다. 따라서 기계학습은 인간의 방식으로 데이터를 분석하고 학습하도록 기계을 교육하는 과정이고 과학이다.
기계학습과 AI의 연관성
기계학습은 AI의 하위 집합으로 취급되며, ‘인텔리전트’ 컴퓨터는 사람처럼 생각하고 자체적으로 작업을 수행한다. 인간의 추론 과정을 모방하도록 컴퓨터를 학습시키는 한 가지 방법은 인간 두뇌를 따라 모델링된 일련의 알고리즘인 신경망을 사용하는 것이다.
기계학습과 예측분석의 연관성
기계학습은 예측분석의 한 유형이지만, 차이점은 기계학습이 더 많은 데이터를 얻을 수 있기 때문에 실시간 업데이트를 통해 훨씬 더 쉽게 구현할 수 있다. 일반적으로 예측분석은 정적 데이터 세트를 사용하며, 업데이트를 위해 새로 수정해야 한다.
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| | ⓒ (주)문경사랑 | |
심화학습의 연관성
심화학습은 신경망을 사용하여 답변을 제공하는 전문적 형태의 기계학습이며, 자체적으로 정확도를 확인할 수 있는 심화학습은 인간 두뇌처럼 정보를 분류하고 가장 인간과 유사한 AI 일부를 지원한다. 기계학습의 응용 분야는 다양하며, 그 가능성은 지속적으로 확장되고 있다.
기계학습의 주요 기법
기계학습의 주요 기법은 감독학습, 자율학습 및 강화학습으로 구분된다.
감독학습: 레이블 또는 구조로 데이터 세트의 주소를 지정하는 데이터는 교사와 같은 역할을 하며, 기계를 학습시켜 예측 또는 의사 결정을 내리는 등 기계의 능력을 강화한다.
자율학습: 레이블이나 구조 없이 데이터 세트에 주소를 지정하고 데이터를 클러스터로 그룹화하여 패턴과 관계를 찾아낸다.
강화학습: 인간 교환원을 대신하여 사람 또는 사물을 대신한 에이전트(컴퓨터 프로그램)가 피드백 루프에 따라 결과를 판단하는 데 도움을 준다.
기계학습의 주요 절차
1단계(데이터 수집): 원시 데이터에서 사용 가능한 데이터로 변칙과 구조를 해석하고 데이터 무결성을 해결
2단계(모델 교육): 준비된 데이터는 학습과 테스트 집합으로 분할되며, 높은 정확도로 학습 모델을 조정
3단계(모델 유효성 검사): 최종 데이터 모델을 선택할 준비가 되면 테스트 집합으로 성능 및 정확도를 평가
4단계(결과 해석): 마지막으로 결과를 검토하여 인사이트를 찾아 결론을 도출하고 결과를 예측하게 된다.
기계학습의 특이점
인사이트 얻기: 기계학습을 통해 정형 및 비정형 데이터의 패턴과 구조를 식별하여 스토리를 파악
데이터 무결성 개선: 기계학습은 데이터 편집에 매우 유용하며, 시간이 지나면서 기능을 개선
사용자 환경 향상: 적응형 인터페이스, 지정 콘텐츠, 챗봇 및 가상 도우미 등은 고객경험을 최적화
위험 감소: 전략이 변화할 때는 기계학습도 새로운 패턴을 시도단계에서 모니터링하고 환경을 개선
고객 행동 예상: 기계학습은 고객 데이터를 수집하여 패턴과 행동양식의 최적화로 최상의 의사결정을 수행
비용 절감: 기계학습의 프로세스 자동화로 가장 중요한 사안에 집중하여 비용을 절감할 수 있도록 유도
따라서 기계학습의 기법과 절차는 AI를 AI답게 하는 과정이며, 이는 인간의 두뇌를 뛰어넘는 필수적인 교육으로 진화하고 있다.
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