소개
인공지능 분야에서 가장 활발하게 연구되고 있는 머신 러닝. 이제는 우리 일상 생활에서도 가장 많이 사용되는 기술 중 하나가 되었습니다. 머신 러닝은 대량의 데이터를 이용하여 통계적 모델을 만들고, 그것을 바탕으로 예측, 분류, 클러스터링 등의 작업을 수행하는 기술로, 이를 통해 데이터의 패턴을 파악하여 미래의 결과를 예측할 수 있습니다.
머신 러닝의 분류
머신 러닝은 크게 지도 학습(Supervised learning), 비지도 학습(Unsupervised learning), 강화 학습(Reinforcement learning)으로 분류됩니다.
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지도 학습: 예측을 위해 사전에 레이블이 지정된 훈련 데이터를 이용합니다. 대표적으로 분류(Classification)와 회귀(Regression)가 있습니다. 분류는 입력 데이터가 주어졌을 때, 이를 사전에 정해진 여러 클래스 중 하나로 분류하는 문제를 의미하고, 회귀는 입력 데이터에 대한 결과값을 예측하는 문제를 의미합니다.
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비지도 학습: 사전에 레이블이 지정되지 않은 데이터를 이용하여 마치 데이터가 가지는 패턴이 스스로 규명하는 것처럼 학습합니다. 대표적으로 군집화(Clustering)와 차원 축소(Dimensionality Reduction)이 있습니다.
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강화 학습: 에이전트(agent)가 외부 환경에 노출되며 그 결과에 따라 보상(reward)을 받고, 이를 최대화하는 방향으로 학습합니다. 대표적으로 게임이나 로봇 이동 등에서 응용되는 분야입니다.
머신 러닝의 응용 분야
머신 러닝의 응용 분야는 매우 다양합니다. 그 중에서도 대표적인 분야들을 살펴보면 다음과 같습니다.
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영상 분류: 얼굴 인식, 교통량 분석, CCTV 모니터링 등
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자연어 처리: 기계번역, 텍스트 요약, 감성 분석 등
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예측 분야: 주가 예측, 기상 예측, 유튜브 추천 알고리즘 등
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인공지능 스피커: 알렉사, 구글 어시스턴트, 비비오 등
머신 러닝 알고리즘
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선형 회귀: 두 변수 간의 선형 상관 관계를 설명하는 방법입니다. 예를 들어, 부동산 가격과 집 크기 사이의 선형 상관관계를 파악하여 주택 가격을 예측할 수 있습니다.
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로지스틱 회귀: 이진 분류 문제를 처리하는 데 사용되며, 참/거짓 예측을 위한 분류 알고리즘입니다.
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K-최근접 이웃 알고리즘: 새로운 데이터를 포함하는 가장 가까운 훈련 데이터(일반적으로 여러 개)를 기반으로 예측합니다.
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의사 결정 나무: 스스로 비용(비용을 낮추는 옵션을 선택하는 것을 목표로 함)을 최소화하도록 예측 모델을 최적화하는 분류 알고리즘입니다.
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나이브 베이즈 분류: 베이즈 정리를 사용하여 훈련 데이터와 관련된 각 분류 가능성을 계산하는 방법입니다.
마무리
머신 러닝은 여러 분야에서 많은 응용 가능성을 보여주고 있으며, 이러한 분야에서 사용되는 머신 러닝 알고리즘들은 상황에 맞게 적용되어야 합니다. 알고리즘의 선택, 데이터와 모델의 구성, 결과 분석 등의 단계를 자세하게 파악하여 머신 러닝 프로젝트를 성공적으로 수행할 수 있습니다.