머신 러닝(ML)이란 무엇입니까?

머신 러닝이란 무엇이며, 왜 중요합니까?

머신 러닝은 시스템이 데이터 분석 및 패턴 인식 프로세스를 통해 작업을 완료할 수 있도록 지원하는 데 사용되는 AI 방법론입니다.

머신 러닝의 목표는 AI ML 모델을 사용하는 시스템이 추가 프로그래밍이나 기타 인간의 개입 없이 새로운 데이터에 동적으로 반응하도록 만드는 것입니다. 이러한 적응력은 지속적인 반복을 거치면서 장기적으로 보다 정교해진 시스템의 대응 및 행동으로 이어집니다.

머신 러닝 응용 프로그램은 빠르게 채택되며 의료, 교육, 자동차 등 많은 산업 분야는 물론이고 일상의 삶과 커뮤니케이션에도 깊은 영향을 미치고 있습니다.

일반 머신 러닝

최근까지 머신 러닝은 회귀 분석, 서포트 벡터, 의사결정 트리, 기타 통계적 방법 등의 데이터 모델링 및 분석 기법에 의존해 왔습니다. 이러한 접근 방식은 고전적 머신 러닝으로 분류됩니다.

고전적 머신 러닝에서는 사람이 도메인 전문 지식을 바탕으로 데이터 세트에서 적절한 특징을 설계하고 선택해야 하며, ML 알고리즘 훈련에 사용될 데이터를 레이블링하거나 구조화해야 합니다.

고전적 머신 러닝은 구조화된 소규모 데이트 세트에서 특히 효과적이며, 딥 러닝과 같은 고급 ML 접근 방식에 비해 덜 연산 집약적입니다.

고전적 머신 러닝의 특징 중 하나는 해석 가능성입니다. 즉, 개발자가 AI ML 모델의 특정 의사결정 또는 예측 이유를 이해할 수 있는 경우가 많으므로 필요시 파라미터나 프로세스를 보다 쉽게 조정할 수 있습니다.

머신 러닝 vs. 딥 러닝

머신 러닝의 더 넓은 범주에는 더 복잡하고 데이터 집약적이며 해석 가능성이 낮은 현대적인 접근 방식들도 포함됩니다.

딥 러닝은 머신 러닝의 하위 분야로, 복잡한 데이터 세트 내의 다층적 패턴을 모델링할 수 있습니다. 딥 러닝 알고리즘은 원시 데이터 내의 특징을 감지하고 분류할 수 있기 때문에 개발자가 인간의 전문 지식을 적용해 각 특징을 식별하거나 레이블링할 필요가 없습니다.

딥 러닝이 효과적으로 작동하려면 대량의 데이터가 필요합니다. 모델을 훈련하려면, 알고리즘이 수많은 파라미터를 식별하고 분류해야 하며 이를 위해서는 모든 파라미터가 데이터 세트에 충분한 양으로 존재해야 하기 때문입니다. 3개보다 많은 층을 가진 딥 러닝 시스템은 인간 신경계의 상호 연결된 노드를 모방하기 때문에 신경망이라고 불립니다.

딥 러닝 모델, 특히 심층 신경망은 알고리즘이 너무 복잡해 특정 결론에 도달하는 과정을 이해하기 어렵기 때문에 '블랙박스'처럼 불투명해 보일 수 있습니다. 딥 러닝 모델의 의사결정 과정을 더 투명하게 만들기 위해 설명 가능한 AI(XAI)라고 불리는 일련의 프로세스와 방법이 사용되고 있습니다. 이는 특히 규제가 엄격한 산업 분야에서 AI 시스템의 신뢰성과 책임성을 확립하는 데 중요합니다.

머신 러닝의 이점

머신 러닝은 모든 AI 사용 사례의 핵심 구성 요소로, 머신 러닝의 기능은 우리가 일하고 창작하고 소통하는 방식뿐 아니라 기업의 운영 방식도 혁신하고 있습니다.

머신 러닝은 챗봇, 추천 시스템과 같은 자동화되고 개인화된 상호작용을 촉진하여 고객이 보다 빠르게 정보를 수집하고 정보에 기반한 결정을 내릴 수 있도록 지원할 수 있습니다.

머신 러닝은 과거에 인간의 개입이 필요했던 일상적인 작업을 자동화하므로, 시간을 절약하고 효율성을 향상하는 데 기여할 수 있습니다. 많은 경우, ML 지원 프로세스는 동일 프로세스를 인간이 수행하는 경우보다 더 빠르고 더 정확하며 더 나은 결과를 도출하므로, 컴퓨터가 할 수 없는 보다 고무적이고 창의적인 작업으로 직원을 전환할 수 있습니다.

머신 러닝은 또한 패턴과 추세를 식별하여 이상 징후를 감지하거나 미래의 사건을 예측하는 데 활용될 수 있습니다. 이러한 기능은 광범위한 혁신적인 솔루션으로 이어질 수 있습니다. 예를 들어, 제조업에서는 프로세스를 간소화 또는 맞춤화할 수 있고, 수요 예측을 바탕으로 전력망을 조정하는 에너지 산업의 사례에서처럼 인사이트를 제공하여 계획 수립을 지원할 수도 있습니다.

머신 러닝의 작동 방식

머신 러닝은 인간의 개입 없이 데이터에서 패턴을 인식하고 이에 따라 행동하기 위해 통계 기법에 의존합니다. ML 알고리즘은 관련된 데이터 세트에 노출되어 특정 작업을 수행하도록 훈련됩니다. 훈련 과정에서 알고리즘은 반복적으로 최적화되며 예측과 의사결정의 정확도를 향상할 수 있습니다. 데이터의 품질과 양, 그리고 알고리즘의 적응력은 최종적으로 만들어질 AI 모델의 성공 여부를 결정짓는 핵심 요소입니다.

머신 러닝 방법

머신 러닝에는 네 가지 주요 방법 또는 유형이 있습니다:

• 지도 학습: 알고리즘은 레이블이 지정된 데이터 세트로 훈련됩니다. 즉, 각 훈련 예제에는 출력 레이블이 함께 제공됩니다. 알고리즘은 입력 데이터로부터 출력을 예측하는 법을 학습합니다.
• 비지도 학습: 알고리즘은 명시적인 지침 없이 레이블이 지정되지 않은 데이터를 제공받습니다. 시스템은 데이터 내 패턴과 구조를 스스로 학습해야 합니다.
• 준지도 학습: 이 접근 방식은 훈련에 레이블이 지정된 데이터와 레이블이 지정되지 않은 데이터를 모두 사용합니다. 일반적으로, 레이블이 지정된 소량의 데이터와 레이블이 지정되지 않은 대량의 데이터가 함께 사용됩니다.
• 강화 학습: 알고리즘은 동적 환경에서 목표를 달성하려고 시도하며 학습합니다. 예를 들어, 자동차 운전이나 인터랙티브 게임 플레이 등이 이에 해당합니다. 시스템은 문제 공간을 탐색하면서 자신의 행동에 대한 피드백을 받습니다.

머신 러닝 알고리즘

머신 러닝 알고리즘은 패턴 인식, 분류, 예측을 위해 데이터에 적용되는 일련의 명령어 집합입니다. 수많은 머신 러닝 알고리즘 중 몇 가지 예시는 다음과 같습니다:

• 선형 회귀: 이 알고리즘은 이전 데이터 포인트들과의 선형 관계를 기반으로 미래의 데이터 포인트를 예측합니다.
• 로지스틱 회귀: 이 프로세스는 독립 변수들을 기반으로 미래 데이터 포인트의 발생 확률을 추정합니다.
• 클러스터링 알고리즘: 이 유형의 알고리즘은 유사성을 기반으로 데이터 포인트들을 그룹화합니다.
• 의사결정 트리: 의사결정 트리는 일련의 조건 검사를 통해 데이터를 서로 다른 하위 범주로 분류합니다.
• 랜덤 포레스트: 이 알고리즘은 수많은 의사결정 트리의 결과를 종합합니다.

머신 러닝 도구 및 프레임워크

AI 개발자는 다양한 도구, 프레임워크와 사전 작성된 코드 라이브러리를 활용하여 머신 러닝 소프트웨어를 만듭니다. 머신 러닝은 Python, C++와 같은 프로그래밍 언어뿐만 아니라 통계 분석에 특화된 R과 같은 언어로도 실행될 수 있습니다. TensorFlow와 PyTorch는 모두 머신 러닝 프레임워크의 예로, 라이브러리와 도구들이 하나의 패키지로 제공됩니다.

머신 러닝의 활용 방식

AI 머신 러닝은 너무 복잡하여 명시적인 규칙 기반 알고리즘으로는 관리하기 어려운 다양한 컴퓨팅 작업에 활용됩니다. 이러한 복잡한 활용 사례의 예로는 음성 인식, 컴퓨터 비전, 추천 시스템, 사기 탐지 등이 있습니다.

머신 러닝 사용 사례

고객 서비스
머신 러닝 방법은 특히 온라인 서비스 제공업체에서 고객 서비스의 여러 측면을 간소화하고 개선하는 데 활용됩니다.

대규모 언어 모델(LLM)은 인간처럼 언어를 이해하고 번역하고 생성하도록 설계된 딥 러닝 모델로, 고객 서비스 기능 자동화를 지원하는 음성-텍스트 변환, 음성 비서, 챗봇, 생성형 AI(genAI) 애플리케이션과 같은 음성 및 텍스트 중심 도구의 기반 기술로 활용됩니다.

또한, 온라인 소매업체와 서비스 제공업체는 고객 서비스를 향상하고 고객 참여를 끌어올리기 위해 추천 시스템을 배포합니다. 추천 시스템은 과거 선택, 피드백, 상호작용, 그리고 프로필이 유사한 다른 사용자의 유사 패턴을 바탕으로 사용자가 원하는 콘텐츠 유형을 정확하게 예측하기 위해 머신 러닝과 데이터 필터링 기법을 활용합니다.

제조
제조업에서는 품질 관리를 지원하는 컴퓨터 비전 기술이 머신 러닝과 딥 러닝을 활용합니다. 컴퓨터 비전은 여러 산업 환경에서 시각 데이터를 해석하여 결함 및 이상을 탐지하고, 프로세스를 모니터링 및 제어하며, 대응을 가속화하고, 대부분의 경우 거의 실시간으로 유용한 인사이트를 제공할 수 있습니다.

금융 서비스
머신 러닝 방법은 패턴 인식을 활용하여 사기 탐지, 규정 준수, 뱅킹 개인화, 결제 처리, 주식 거래 자동화 등의 다양한 활동을 효율화하고 향상함으로써 금융 및 은행 산업에 기여하고 있습니다.

로봇 프로세스 자동화(RPA)
AI ML은 RPA, 즉 전통적으로 사람이 수행해 온 일상적이고 반복적인 작업을 자동화하는 데에도 활용됩니다. RPA는 산업 분야 전반에서 광범위하게 적용되고 있습니다. 예를 들어, 사무실 환경에서 RPA 솔루션은 양식 작성, 파일 이동, 거래 처리, 보고서 생성 등의 작업을 수행할 수 있습니다.

머신 러닝의 구현 방법

머신 러닝을 구현하려면 다음과 같은 숙련된 전문가들로 구성된 팀이 필요합니다:

• 데이터 과학자와 데이터 엔지니어 데이터 준비와 모델 개발에 집중합니다
• AI 개발자와 머신 러닝 엔지니어 머신 러닝을 구동하는 알고리즘을 코딩하고 배포와 확장을 관리합니다
• 도메인 전문가 자신의 지식을 적용해 AI 모델의 정확성을 검증함으로써 훈련, 파인튜닝, 배포 후 단계에서 머신 러닝의 결과 감사를 지원합니다

또한, 조직이 머신 러닝 솔루션을 훈련하고 실행하려면 AI 하드웨어가 필요합니다.

그러나 각 머신 러닝의 세부 구현 방식은 사용 사례에 따라 다릅니다. 예를 들어, 대기업은 비즈니스 분석을 지원하기 위해 데이터 센터에서 머신 러닝을 실행할 수 있지만, 소매점은 에지 서버에서 머신 러닝 프로세스를 실행할 수 있습니다.

머신 러닝의 과제

일부 머신 러닝 솔루션은 사전 훈련된 모델과 오픈 소스 도구를 활용하여 구현할 수 있습니다. 하지만 대부분의 경우에는 소규모의 구현이라도 맞춤화가 필요합니다. 또한, AI를 처음 도입하는 조직은 필요한 기술 역량을 갖춘 팀원을 채용하는 일 자체가 어려울 수 있습니다.

인력이 확보되면, 다음 과제는 효과적이고 효율적인 모델을 설계하거나 맞춤화하는 것입니다. 과적합(모델의 훈련 데이터 해석이 너무 제한적이고 새로운 데이터를 포용하지 못하는 경우)이나 과소적합(모델이 너무 단순하여 기본 데이터 패턴조차 파악하지 못하는 경우)을 방지하려면 수많은 반복이 필요할 수 있습니다. 경우에 따라, 모델의 예측 정확도를 향상하기 위해 대량의 데이터가 필요하지만, 추가 데이터는 확보하기 어렵거나 확보를 위해 막대한 비용 또는 시간이 필요할 수 있습니다.

또 다른 과제로, 데이터 보안이 있습니다. 추천 시스템과 같은 일부 머신 러닝 응용 프로그램은 사용자의 브라우저 및 구매 기록과 인구통계 정보를 활용합니다. AI를 활용하는 솔루션을 포함하여 다계층 보안 솔루션은 사용자의 프라이버시 및 개인정보는 물론이고 조직의 기밀 데이터와 지식재산을 보호하는 데도 도움이 될 수 있습니다.

또한, 새로운 AI ML 구현은 책임 있는 AI 관행을 준수하여 시스템이 안전하고 신뢰할 수 있으며 윤리적인 방식으로 활용되도록 보장해야 합니다.

머신 러닝의 미래

AI 도입은 이제 막 시작 단계에 있습니다. AI ML과 지원 기술의 비약적인 발전으로 기업들이 이에 더 쉽게 접근할 수 있게 됨에 따라, 머신 러닝의 적용 범위와 글로벌 영향력은 무한한 가능성을 향해 나아가고 있습니다. 머신 러닝은 앞으로도 계속해서 새로운 사용 사례와 새로운 컨텍스트로 확장될 것입니다.