머신 러닝이란 무엇인가?
머신 러닝은 데이터 분석 및 패턴 인식 프로세스를 통해 시스템이 작업을 완료할 수 있도록 지원하는 AI 방법론입니다.
머신 러닝의 목표는 AI ML 모델을 사용하는 시스템이 추가 프로그래밍이나 다른 사람의 개입 없이 새로운 데이터에 동적으로 반응하는 것입니다. 이러한 적응성은 지속적인 반복을 통해 시간이 지남에 따라 시스템의 응답과 행동이 개선됩니다.
머신 러닝 응용 프로그램은 빠르게 도입되고 있으며, 의료, 교육, 자동차, 일상 생활과 커뮤니케이션을 비롯한 많은 산업에 중대한 영향을 미칩니다.
일반 머신 러닝
최근까지 머신 러닝은 회귀, 서포트 벡터, 의사 결정 트리, 기타 통계 방법을 포함한 데이터 모델링 및 분석 기술에 의존해 왔습니다. 이러한 접근 방식은 일반 머신 러닝으로 분류됩니다.
일반 머신 러닝에서는 데이터 세트에서 관련 기능을 설계 및 선택하고 ML 알고리즘을 훈련하는 데 사용할 데이터를 라벨링하거나 구조화하는 데 필요한 인간 도메인 전문 지식이 필요합니다.
일반 머신 러닝은 구조화된 더 작은 데이터 세트에서 특히 효과적이며, 딥 러닝과 같은 고급 ML 접근 방식보다 컴퓨팅 집약도가 낮은 경향이 있습니다.
일반 머신 러닝의 특성은 해석할 수 있다는 점입니다. 즉, 개발자는 AI ML 모델이 특정 의사 결정이나 예측을 내리는 이유를 종종 이해할 수 있으며, 필요할 때 매개 변수나 프로세스를 더 쉽게 조정할 수 있습니다.
딥 러닝 및 뉴럴 네트워크
더 광범위한 머신 러닝 범주에는 더 복잡하고 데이터 집약적이며, 해석이 어려운 현대적인 접근 방식도 포함됩니다.
머신 러닝의 하위 집합인 딥 러닝은 복잡한 데이터 세트에서 다계층 패턴을 모델링할 수 있습니다. 딥 러닝 알고리즘은 원시 데이터 내에서 특징을 감지하고 분류할 수 있으므로 개발자는 각 특징을 식별하거나 레이블링하기 위해 인간 도메인 전문 지식을 적용할 필요가 없습니다.
딥 러닝을 잘 수행하려면 일반적으로 방대한 양의 데이터가 필요합니다. 알고리즘이 많은 매개변수를 식별하고 분류해야 하며, 이러한 매개변수 모두가 모델을 훈련하기 위해 데이터 세트에 상당한 양으로 존재해야 하기 때문입니다. 3개 이상의 계층을 갖춘 딥 러닝 시스템은 인간 신경계의 상호 연결된 노드를 모방하기 때문에 뉴럴 네트워크라고 합니다.
딥 러닝 모델, 특히 심층 뉴럴 네트워크는 알고리즘이 너무 복잡하여 특정 결정에 도달하는 방법을 이해하기가 어렵기 때문에 '블랙 박스'와 같이 불투명해 보일 수 있습니다. XAI(설명 가능한 AI)라는 프로세스와 방법 세트가 딥 러닝 모델 의사 결정에 더 많은 투명성을 제공하는 데 사용되고 있으며, 이는 이러한 AI 시스템에서, 특히 규제 산업에서, 신뢰와 책임성을 구축하는 데 중요합니다.
머신 러닝의 이점
머신 러닝은 모든 AI 사용 사례의 기본 구성 요소이며, 그 기능은 사람들이 일하고, 창작하며, 상호 작용하는 방식과 비즈니스 운영 방식을 혁신하고 있습니다.
머신 러닝은 챗봇 및 추천 시스템과 같은 자동화된 맞춤형 상호 작용을 촉진하여 고객이 정보를 수집하고 정보에 입각한 결정을 더 빠르게 내릴 수 있도록 지원할 수 있습니다.
머신 러닝은 과거 인간의 개입이 필요했던 일상적인 작업을 자동화하여 시간을 절약하고 효율성을 향상하는 데 도움이 될 수 있습니다. 많은 경우 ML 지원 프로세스는 사람이 수행하는 것보다 더 빠르고 정확하여 더 나은 결과를 산출하면서 직원을 컴퓨터가 수행할 수 없는 더 자극적이고 창의적인 작업으로 전환합니다.
또한 머신 러닝을 사용하여 이상 징후를 감지하거나 미래 이벤트를 예측하는 패턴과 동향을 식별할 수 있습니다. 이러한 기능은 제조 부문과 같은 프로세스를 간소화 또는 맞춤화하거나, 에너지 부문에서 예측된 수요에 따라 전력망을 조정하는 등의 계획을 제공하는 등 다양한 혁신적인 솔루션을 지원합니다.
머신 러닝의 작동 방식
머신 러닝은 사람의 개입 없이 데이터의 패턴을 인식하고 이에 따라 행동하는 통계 기술에 의존합니다. ML 알고리즘은 관련 데이터 세트에 이를 노출하여 특정 작업을 완료하도록 훈련됩니다. 훈련 중에 반복적으로 최적화하여 예측과 의사 결정의 정확성을 향상할 수 있습니다. 데이터의 품질과 양, 알고리즘의 적응성은 결과물인 AI 모델의 성공에 매우 중요합니다.
머신 러닝 방법
머신 러닝에는 4가지 주요 방법 또는 유형이 있습니다.
- 지도 학습: 알고리즘은 레이블이 지정된 데이터 세트로 훈련되며, 이는 각 훈련 예제가 출력 레이블과 쌍을 이룬다는 것을 의미합니다. 이 알고리즘은 입력 데이터에서 출력을 예측하는 방법을 학습합니다.
- 비지도 학습: 알고리즘에는 명시적인 지시 없이 레이블이 지정되지 않은 데이터가 제공됩니다. 시스템은 데이터 자체에서 패턴과 구조를 학습해야 합니다.
- 준지도 학습: 이 접근 방식은 훈련에 레이블이 지정된 데이터와 레이블이 지정되지 않은 데이터를 모두 학습에 사용합니다. 일반적으로 레이블이 지정된 소량의 데이터가 더 많은 양의 레이블이 지정되지 않은 데이터와 페어링됩니다.
- 강화 학습: 알고리즘은 역동적인 환경에서 목표를 달성하기 위해 노력하면서 학습합니다. 예를 들어, 자동차를 운전하거나 대화형 게임을 플레이하는 등의 경우가 포함됩니다. 시스템은 문제 공간을 탐색하면서 해당 작업에 대한 피드백을 받습니다.
머신 러닝이 사용되는 방식
AI 머신 러닝은 명시적인 규칙 기반 알고리즘으로 관리하기에는 너무 복잡한 다양한 컴퓨팅 작업에 사용됩니다. 이러한 복잡한 응용 프로그램의 예로는 음성 인식, 컴퓨터 비전, 추천 시스템, 사기 감지 등이 있습니다.
머신 러닝 사용 사례
고객 서비스
머신 러닝 방법은 고객 서비스의 많은 측면을 간소화하고 개선하는 데 사용되며, 특히 온라인 서비스 제공자에게 유용합니다.
LLM(대형 언어모델)은 인간과 유사한 언어를 이해, 번역, 생성하도록 설계된 딥 러닝 모델로, 음성 텍스트 변환, 음성 비서, 챗봇 및 생성형 AI(genAI) 응용 프로그램 같은 음성 및 텍스트 중심 도구의 기반이며 고객 서비스 기능을 자동화하는 데 도움이 됩니다.
또한 온라인 소매 및 서비스 제공업체는 추천 시스템을 배포하여 고객 서비스와 참여도를 개선합니다. 추천 시스템은 머신 러닝 및 데이터 필터링 기술에 따라 달라지며 과거의 선택, 피드백, 참여, 유사한 프로필을 가진 다른 사용자의 유사한 패턴을 기반으로 사용자가 원하는 콘텐츠 유형을 정확하게 예측합니다.
제조
제조 분야에서의 품질 관리에는 컴퓨터 비전이 도움이 되며, 이는 다시 머신 러닝과 딥 러닝에 의존합니다. 컴퓨터 비전은 많은 산업 환경에서 시각적 데이터를 해석하여, 거의 실시간으로 결함과 이상을 감지하고, 프로세스를 모니터링하고 제어하며, 응답을 가속화하고, 유용한 인사이트를 생성합니다.
금융 서비스
머신 러닝 방식은 패턴 인식을 활용하여 사기 감지, 규제 준수, 맞춤형 뱅킹, 결제 처리, 자동 주식 거래와 같은 다양한 활동을 간소화하고 개선함으로써 금융 및 뱅킹 산업에 기여합니다.
머신 러닝의 과제
일부 머신 러닝 솔루션은 사전 훈련된 모델 및 오픈 소스 도구의 지원을 통해 구현될 수 있습니다. 그러나 대부분의 경우 약간의 구현에도 맞춤화가 필요합니다. AI를 막 채택하기 시작한 조직의 경우, 필요한 기술을 갖춘 팀원을 채용하기가 어려울 수도 있습니다.
직원이 배치되면 다음 과제는 효과적이고 효율적인 모델을 설계하거나 맞춤화하는 것입니다. 학습 데이터에 대한 모델의 해석이 너무 정확하여 새로운 데이터를 포괄하지 못하는 과적합이나 모델이 너무 간단하여 기본 데이터 패턴을 캡처하지 못하는 과소 적합을 방지하려면 많은 반복이 필요할 수 있습니다. 경우에 따라 예측의 정확성을 향상하려면 모델에 많은 양의 데이터가 필요할 수 있으며, 추가 데이터를 확보하기가 어렵거나, 비용이 많이 들거나, 시간이 많이 소요될 수 있습니다.
데이터 보안은 또 다른 과제입니다. 추천 시스템과 같은 일부 머신 러닝 응용 프로그램은 사용자의 브라우저 및 구매 기록뿐만 아니라 인구통계 데이터에 의존합니다. AI를 활용하는 솔루션을 포함한 다계층 보안 솔루션은 사용자의 개인 정보뿐만 아니라 조직의 기밀 데이터 및 지적 재산을 보호하는 데에도 도움이 될 수 있습니다.
새로운 AI ML 구현은 책임 있는 AI 관행을 준수하여 시스템을 안전하고 신뢰할 수 있으며, 윤리적인 방식으로 사용하도록 보장해야 합니다.
머신 러닝의 미래
AI 도입은 시작 단계에 불과합니다. AI ML과 지원 기술의 빠른 발전으로 기업이 더 쉽게 접근할 수 있게 되었고, 그 결과 응용 프로그램의 무한한 가능성과 글로벌 영향도 실현되고 있습니다. 머신 러닝의 미래는 새로운 사용 사례와 새로운 맥락에 적용될 것입니다.