ML 머신러닝 뜻 활용 분야 장점 단점

기술 발전으로 큰 관심을 받는 AI 인공지능을 공부하다보면 ML 머신러닝에 대해 궁금하게 된다. 오늘은 ML 머신러닝의 뜻과 어느분야에 활용되는지를 알아보고 장점과 그 한계에 대해 알아본다.

ML 머신러닝이란?

ML 머신러닝(Machine Learning)은 컴퓨터가 데이터를 학습하여 스스로 새로운 패턴을 발견하고 예측하는 기술이다. 컴퓨터가 정해진 규칙에 따라 작동하는 것이 아니라, 데이터로부터 학습하여 스스로 결정을 내릴 수 있도록 한다.

 

머신러닝은 크게 1. 지도학습(Supervised Learning)과  2. 비지도학습(Unsupervised Learning)으로 나뉜다.

1. 지도학습은 정답이 있는 데이터를 사용하여 학습하는 방법이다. 예를 들어, 이미지 분류를 위한 지도학습에서는 이미지와 이미지의 정답이 함께 제공된다. 컴퓨터는 이 데이터를 학습하여 새로운 이미지를 분류할 수 있게된다.
2. 비지도학습은 정답이 없는 데이터를 사용하여 학습하는 방법이다. 예를 들어, 군집화를 위한 비지도학습에서는 이미지 데이터가 제공된다. 컴퓨터는 이 데이터를 학습하여 이미지의 유사성을 기반으로 군집을 형성할 수 있다.

 

 

ML 머신러닝 활용 분야 3가지

1. 자연어 처리 분야에서는 머신러닝을 사용하여 텍스트를 분석하고 이해할 수 있다. 예를 들어, 검색 엔진은 머신러닝을 사용하여 사용자의 검색어와 관련된 텍스트를 찾아낼 수 있다.
2. 컴퓨터 비전 분야에서는 머신러닝을 사용하여 이미지와 동영상을 분석할 수 있다. 예를 들어, 자율주행 자동차는 머신러닝을 사용하여 주변 환경을 인식하고 안전하게 주행할 수 있다.
3. 금융 분야에서는 머신러닝을 사용하여 고객의 행동을 분석하고 금융 상품을 추천할 수 있다. 예를 들어, 은행은 머신러닝을 사용하여 고객의 소비 패턴을 분석하여 대출 심사에 활용할 수 있다.

ML 머신러닝 장점 단점

장 점

• 데이터에 따라 새로운 패턴을 발견할 수 있다. 정해진 규칙에 따라 작동하는 컴퓨터는 새로운 패턴을 발견하기 어렵다. 하지만 머신러닝은 데이터를 학습하여 스스로 새로운 패턴을 발견할 수 있다.
• 데이터의 변화에 적응할 수 있다. 정해진 규칙에 따라 작동하는 컴퓨터는 데이터의 변화에 적응하기 어렵다. 하지만 머신러닝은 데이터의 변화에 따라 학습을 통해 적응할 수 있다.

단 점

• 데이터의 질이 중요하다. 머신러닝의 성능은 데이터의 질에 크게 영향을 받는다. 데이터가 부정확하거나 편향된 경우 머신러닝의 성능이 저하될 수 있다.
• 과적합의 위험이 있다. 머신러닝 모델은 학습 데이터에 너무 과하게 적응하여 새로운 데이터에 대한 성능이 저하되는 현상을 과적합이라고 한다. 과적합을 방지하기 위해서는 적절한 모델을 선택하고 학습 데이터를 적절하게 분할해야 한다.

ML 머신러닝 배우는 방법

AI 인공지능에 관심을 가지다 보면 사람이 제일 중요한 분야가 ML 머신러닝 분야다. 이유는 위 내용에서도 설명 했지만 정확한 데이터를 입력하지 않으면 원하는 정보를 얻을 수 없기 때문이다. 즉 사람이 제일 많이 관여해야 되는 분야라는 것이다. 관련 분야 개발 대표 툴은 파이썬이다. AI 인공지능 분야부터 시작해서 ML 머신러닝까지 파이썬 언어가 제일 많이활용되고 있다.

 

예전에는 책을 보고 공부를 많이 했지만 요즘은 유튜브에 너무 많은 정보있다. 하지만 좀 더 정제된 학습을 하고 싶다면 온라인 강의를 수강하는 것을 추천한다. 온라인 강의는 초보자부터 전문가까지 다양한 수준의 강좌가 제공된다. 취업관련 프로젝트를 진행까지 하기 때문에 공부와 취업 연계해서 관련분야로 나아갈 수 있다.  머신러닝은 빠르게 발전하는 분야입니다. 새로운 기술과 기법이 끊임없이 등장하고 있다. 머신러닝을 배우고 싶다면 최신 정보를 지속적으로 학습하는 것이 중요하다. 취업해서 관련 지식을 늘리고.ML 머신러닝을 직접 적용해 보면서 실무 경험을 쌓을 수 있다. 이 포스팅은 쿠팡 파트너스 활동의 일환으로, 이에 따른 일정액의 수수료를 제공받습니다.

 

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