머신러닝의 기초와 비즈니스에서의 AI

Jun 11, 2023

머신러닝(ML)만큼 세상의 상상력을 사로잡은 혁신은 거의 없습니다. 인공 지능(AI)의 이러한 하위 집합은 산업을 변화시키고 복잡한 문제에 접근하는 방식을 바꾸고 있습니다. 그런데 머신러닝이란 정확히 무엇이며, 알고리즘은 어떻게 학습하고 개선합니까?

머신러닝 소개:

근본적으로 머신러닝은 데이터로부터 학습하도록 컴퓨터를 훈련시키는 기술이자 과학입니다. 기계는 작업을 수행하도록 명시적으로 프로그래밍되는 대신 데이터 내의 패턴과 관계를 학습할 수 있는 데이터와 알고리즘을 제공받습니다. 이 프로세스를 통해 기계는 기존 규칙 기반 시스템에서는 발견하기 어려운 예측과 결정을 내리고 통찰력을 식별할 수 있습니다.

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이제 내가 2+2를 말하면 당신은 4라고 답할 것이다. 내가 3+3을 말하면 당신은 6이라고 답할 것이다. 내가 4+4를 ​​말하면 당신은 8이라고 답할 것이다. 왜 그걸 안다고 생각하는가? 그것은 당신의 기억 속에 있기 때문입니다.

이것이 우리가 라벨 빌더라고 부르는 사람입니다. 이는 과거에 배운 내용을 바탕으로 머리 속에 이미 가지고 있는 구조적 레이블입니다.

이제 바꿔보겠습니다. 1+1 = 3, 2+2 = 5라고 말하고 5+5라고 물으면 뭐라고 말해줄 건가요? 당신은 아마도 나에게 11이라고 말할 것입니다. 이것은 당신이 패턴을 연구했기 때문입니다.

그래서 일어나는 일은 마술이 아닙니다. 기계 학습은 데이터베이스에 있거나 데이터에 대한 가능한 액세스를 통해 학습하는 일부 구조적 데이터를 통해 학습합니다. 질문에 답하기 위해 추세와 패턴을 연구하는 것과 같은 방식으로 머신러닝이 수행됩니다. 뇌의 작동 방식을 모방하는 인공 지능의 하위 집합입니다.

기계 학습의 구성 요소는 다음과 같습니다.

데이터 : 머신러닝의 기본은 데이터입니다. 알고리즘을 효과적으로 훈련하려면 품질 데이터가 필수적입니다. 이 데이터는 구조화(예: 데이터베이스의 테이블)되거나 구조화되지 않을 수 있습니다(예: 이미지, 텍스트, 비디오). 이 데이터는 AI가 패턴과 추세를 학습하고 감지하여 향후 결정을 내리는 것입니다.

특징 : 특징은 알고리즘이 예측을 위해 사용하는 데이터에서 추출된 속성 또는 특성입니다. 예를 들어 이메일 스팸 탐지 시스템의 기능에는 특정 단어의 빈도나 이메일 길이가 포함될 수 있습니다.

모델 : 모델은 머신러닝의 핵심입니다. 제공된 데이터로부터 패턴과 관계를 학습하는 수학적 표현입니다. 알고리즘이 더 많은 데이터를 처리함에 따라 개선하는 일련의 규칙이라고 생각하세요. 이는 실제 상황을 모델링하고 그러한 상황이 발생했을 때 수행할 작업에 대한 일련의 규칙을 알고리즘에 제공하는 것과 같습니다.

연산 : 알고리즘은 학습 과정을 안내하는 지침입니다. 제공된 데이터를 기반으로 모델이 조정되는 방법을 결정합니다. 다양한 알고리즘은 다양한 유형의 문제에 적합합니다.

다음은 매우 흥미로운 유형의 기계 학습입니다.

지도 학습 : 머신러닝의 가장 일반적인 유형 중 하나는 지도 학습입니다. 이 접근 방식에서 알고리즘은 레이블이 지정된 데이터에 대해 학습됩니다. 즉, 입력 데이터가 올바른 출력과 쌍을 이룹니다. 알고리즘은 입력과 출력 사이의 관계를 학습하여 보이지 않는 새로운 데이터에 대한 예측을 할 수 있습니다. 전형적인 예는 이메일 스팸 탐지로, 알고리즘은 스팸 이메일과 적법한 이메일을 구별하는 방법을 학습합니다.

비지도 학습 : 비지도 학습에는 레이블이 지정된 출력이 없는 데이터에 대한 알고리즘 훈련이 포함됩니다. 목표는 데이터 내의 숨겨진 패턴, 구조 또는 관계를 발견하는 것입니다. 클러스터링과 차원 축소는 비지도 학습의 일반적인 작업입니다. 예를 들어, 클러스터링은 타겟 마케팅 전략을 위해 유사한 고객을 그룹화할 수 있습니다.