머신러닝Machine Learning · 기계학습
사람이 규칙을 적어 주는 대신, 컴퓨터가 많은 예시를 보고 스스로 규칙을 찾게 하는 방법이에요.
쉽게 말하면
아이에게 '고양이는 귀가 뾰족하고 수염이 있고…' 하고 규칙을 외우게 하는 대신, 고양이 사진을 수백 장 보여 주면 어느 날 처음 보는 고양이도 알아봐요.
머신러닝도 같아요. 예시를 많이 보여 주면, 컴퓨터가 그 안에서 공통점(규칙)을 스스로 찾아요.
찾은 규칙을 담아 둔 것을 '모델'이라고 불러요. 새 문제가 오면 모델이 답을 내요.
그림으로 정리하면
규칙을 누가 찾나요
예전 방식 · 사람이 규칙을 적어요
- '귀가 뾰족하면 고양이'
- 규칙을 사람이 다 적어야 해요
- 예외가 나오면 또 적어야 해요
머신러닝 · 예시에서 규칙을 찾아요
- 고양이 사진 1만 장을 보여 줘요
- 컴퓨터가 공통점을 스스로 찾아요
- 처음 보는 사진도 맞혀요
예시에서 답까지
예시 모으기데이터
규칙 찾기학습
규칙 담기모델
새 문제 풀기추론
실제로는
- 예시로 규칙을 배우는 과정을 학습, 배운 모델로 답을 내는 과정을 추론이라고 해요.
- 스팸 메일 거르기, 집값 예측, 추천 영상 고르기가 대표적인 머신러닝이에요.
- 배우는 방식에 따라 지도학습·비지도학습·강화학습으로 나눠요.
왜 알아야 하나요
AI는 '배운 것'만큼만 잘해요. 예시에 없던 상황에서는 엉뚱한 답을 낼 수 있다는 걸 알고 써야 해요.
헷갈리기 쉬운 것
- 머신러닝은 AI 안에 들어가는 방법 중 하나예요. AI와 같은 말이 아니에요.
- 예시가 한쪽으로 치우치면 모델도 한쪽으로 치우쳐요(편향).