머신 러닝 (Machine Learning)이란 무엇인가?

대부분의 사람들은 인공지능이라고 하면 로봇이나 스마트TV, 챗봇 등 일부 제품들을 떠올리곤 한다. 물론 이러한 제품들은 ‘인공지능’이라는 개념을 기반으로 만들어졌지만, 그렇다고 해서 인공지능이 무조건적으로 이러한 ‘목적적인 기계’를 의미하진 않는다.

인공지능이란 입력된 데이터로부터 의사결정을 내리는 기술이다. 이때, 를 통해 모델을 학습해 새로운 패턴과 흐름을 예측할 수 있게 된다. 이것이 바로 인공지능의 대표적인 유형인 머신러닝(Machine Learning)이다.

머신러닝은 통계학의 여러 기법들과 컴퓨터 프로그래밍 기술이 융합된 기술로, 기계 (컴퓨터)가 데이터를 읽고, 처리하고, 학습하며 분석하는 기술이다. 이를 통해 인공지능 한계를 극복할 수 있게 된다.

머신 러닝의 종류와 필요성

머신러닝은 크게 강화학습, 지도학습, 비지도학습으로 나뉜다. 강화학습은 보상을 최대화하는 의사결정 기술, 지도학습은 분류 및 예측 모형을 지도받아 학습하는 방법, 비지도학습은 레이블이 없는 데이터로부터 자동으로 패턴을 인식해 학습하는 방법이다.

그리고 머신러닝이 필요한 사례는 매우 다양하다. 예를 들어, 스팸 필터링을 통해 광고성이거나 권유성 메일을 걸러내거나, 드론 또는 마이크로카메라를 이용한 이미지 분석, 구글의 번역 서비스에서 문장의 문맥과 감성을 파악해 자연스러운 번역을 통해 의사소통의 장애를 해소하는 등 머신러닝은 많은 분야에서 사용되고 있다.

패스트 캠퍼스의 머신 러닝 강의

이제는 머신러닝을 전공자뿐만 아니라, 비전공자도 공부할 수 있는 시대가 도래했다. 이에 따라 수많은 머신러닝 교육과정과 강의가 개설되고 있다.

패스트 캠퍼스의 머신러닝 강의는 머신러닝의 기본 개념과 이론, 머신러닝 기법을 다루고 있으며, 파이썬을 이용한 실습 과정을 통해 실제 데이터를 활용하여 머신러닝 모델을 구축할 수 있도록 지원한다. 또한 패스트 캠퍼스는 머신러닝 이론 외에도 데이터 전처리, 시각화, 군집화, 딥러닝 등 다양한 분야에서도 교육을 제공하고 있어, 전문 분야별 머신 러닝 전문가가 될 수 있도록 도와준다.

마무리

머신러닝은 초보자에게는 어려울 수 있는 분야이다. 하지만 패스트 캠퍼스에서는 누구나 쉽게 배울 수 있도록 최적의 환경과 교육을 제공하고 있다. 머신러닝이라는 기술이 인공지능 분야뿐만 아니라, 우리 일상생활에서 활용하고 있는 다양한 서비스들의 배경 하나로 자리 잡은 것만큼 인공지능 분야의 전문가인 우리 역시 머신러닝에 대한 이해와 접근성을 높이는 것이 필요하다. 머신러닝을 배우기 위한 가장 좋은 방법은 지금 당장 시작하는 것이다. 패스트 캠퍼스의 머신러닝 강의를 통해 나만의 머신러닝 모델을 구축해보자.