[IT] 머신러닝이란?

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머신러닝(Machine Learning)이란?

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AI(Artificial Intelligence) 는 인공지능이다.

이세돌과 알파고의 세기의 대결로 AI(인공지능)라는 용어가 널리 알려지기 시작했다.

그와 함께 자주 접하게 되는 용어가 머신러닝(Machine Learning) 이다.

우리 말로 옮기면 기계학습 이라 할 수 있는데, 이것은 인공지능을 가능하게 하는 방법 중 하나이다.

머신러닝이라는 용어는 이국 IBM의 컴퓨터 공학자인 아서 리 사무엘(Arthur Lee Samuel)에 의해서 처음 등장했다고 한다.

그것도 무려 60년 전인 1959년에 말이다.

머신러닝의 원리

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머신러닝은 방대한 양의 데이터 가운데 비슷한 것끼리 묶어 내거나 서로 관계가 있는 것들의 상하구조를 인식해서 

이를 기반으로 앞으로의 행동을 예측하는 기술이다.

쉽게 말해서 컴퓨터가 빅데이터를 스스로 학습하면서 특징이나 패턴을 인식한 답을 찾도록 하는 방법을 말한다.

인간이 기계에게 답을 알려주는 것이 아닌 컴퓨터가 스스로 학습하며 배우도록 하는 것이다.

기계가 인간처럼 여러 번의 시행착오를 거치면서 스스로 학습하며 성능을 향상시키는 것이다.

컴퓨터가 계속 오답을 내놓으면 인간은 정답을 알려주는게 아니라 기계의 사고 방법인 알고리즘을 수정하는 방식이다.

데이터의 질이 좋을 수록 머신러닝의 정확도는 높아지는 것이다.

켬퓨터에게 수많은 강아지의 사진을 보여주면서 이 사진은 강아지의 사진이라는 것을 인지시킨다. 

이와 같은 상황이 반복 되면서 컴퓨터는 강아지의 평균적인 모습을 학습하게 된다. 

기계 학습(머신러닝)이 잘 이뤄지고 나면 보여주지도 않은 다른 강아지의 사진을 접하게 되도

'이것은 강아지다' 라는 답을 제시할 수 있게 되는 것이다.

충분하지 않은 데이터와 컴퓨터 처리능력 등으로 80~90년대 머신러닝 기술은 괄목할만한 성장을 하지 못했다.

하지만 90년대 이후 인터넷의 증장으로 데이터가 풍부해지고, 컴퓨터 성능이 좋아지면서 본격적인 발전을 시작했다.

<*네이버 검색, 이데일리 과학 IT 용어 참고하여 작성>