기계 학습은 무엇인가요?

인간의 방식으로 데이터를 분석하고 학습하도록 머신을 교육하는 과학입니다.

기계 학습이란 무엇이며 어떻게 작동하나요?

ML(기계 학습)은 데이터의 수학적 모델을 사용하는 프로세스로서 직접 명령 없이 컴퓨터가 학습하도록 지원합니다. AI(인공 지능)의 하위 집합으로 간주됩니다. 기계 학습은 알고리즘을 사용하여 데이터 내의 패턴을 식별하고, 이러한 패턴을 사용하여 예측을 할 수 있는 데이터 모델을 만듭니다. 인간이 연습을 통해 개선하는 방식과 매우 흡사하게, 기계 학습 역시 데이터와 환경이 향상되면 결과도 더욱 정확해집니다.

기계 학습은 적응성을 가지고 있으므로, 데이터가 항상 변경되거나, 요청 또는 작업의 성격이 항상 변하거나, 솔루션 코딩이 실질적으로 불가능한 시나리오에 매우 적합합니다.

기계 학습과 AI의 연관성

기계 학습은 AI의 하위 집합으로 간주됩니다. ‘인텔리전트’ 컴퓨터는 사람처럼 생각하고 자체적으로 작업을 수행합니다. 인간의 추론 과정을 모방하도록 컴퓨터를 학습시키는 한 가지 방법은 인간 두뇌를 따라 모델링된 일련의 알고리즘인 신경망을 사용하는 것입니다.

기계 학습과 예측 분석의 연관성

기계 학습은 예측 분석의 한 유형이지만, 눈에 띄는 차이점은 기계 학습이 더 많은 데이터를 얻을 수 있기 때문에 실시간 업데이트를 통해 훨씬 더 쉽게 구현할 수 있다는 것입니다. 예측 분석은 일반적으로 정적 데이터 세트를 사용하며 업데이트를 위해 새로 고쳐야 합니다.

기계 학습과 딥 러닝의 연관성

딥 러닝은 NN(신경망)을 사용하여 답변을 제공하는 전문적 형태의 기계 학습입니다. 자체적으로 정확도를 확인할 수 있는 딥 러닝은 인간 두뇌처럼 정보를 분류하고 가장 인간과 유사한 AI 일부를 지원합니다.

기계 학습의 이점

기계 학습의 응용 분야는 다양하며 그 가능성은 지속적으로 확장되고 있습니다. 다음은 기업들이 이미 누리고 있는 몇 가지 주요 이점입니다.

인사이트 얻기

기계 학습을 통해 정형 데이터와 비정형 데이터 모두의 패턴 또는 구조를 식별하여 데이터가 말하는 스토리를 파악할 수 있습니다.

데이터 무결성 개선

기계 학습은 데이터 마이닝에 매우 유용하며, 한 단계 더 발전하여 시간이 지나면서 기능을 개선할 수 있습니다.

사용자 환경 향상

적응형 인터페이스, 대상 지정된 콘텐츠, 챗봇 및 음성 사용 가상 도우미는 모두 기계 학습을 통해 고객 경험을 최적화하는 방법을 보여주는 예입니다.

위험 감소

사기 전략이 계속 변화하기 때문에 기계 학습도 이에 따라 새로운 패턴을 모니터링하고 식별하여 사기 전략이 성공하기 전에 시도 단계에서 포착합니다.

고객 행동 예상

기계 학습은 고객 관련 데이터를 마이닝하여 패턴과 행동 양식을 파악함으로써 제품 권장 사항을 최적화하고 최상의 고객 경험을 제공할 수 있도록 해줍니다.

비용 절감

기계 학습은 중요한 프로세스 자동화를 지원하여 시간과 리소스를 확보하게 함으로써 팀이 가장 중요한 사안에 집중할 수 있도록 해줍니다.

기계 학습 기법

기계 학습에서 사용되는 세 가지 주요 기법은 다음과 같습니다.

감독 학습

레이블 또는 구조로 데이터 세트의 주소를 지정하는 데이터는 교사와 같은 역할을 하며 머신을 ‘학습’시켜 예측 또는 의사 결정을 내리는 머신의 능력을 강화합니다.

자율 학습

레이블이나 구조 없이 데이터 세트에 주소를 지정하고 데이터를 클러스터로 그룹화하여 패턴과 관계를 찾아냅니다.

강화 학습

인간 교환원을 대신하여, 사람 또는 사물을 대신한 컴퓨터 프로그램인 에이전트가 피드백 루프에 따라 결과를 판단하는 데 도움을 줍니다.

기계 학습이 문제를 해결하는 방법

다음은 기계 학습을 사용하여 문제를 해결할 때 필요한 단계의 개요입니다.

1단계: 데이터 수집 및 준비

데이터 원본이 파악되면 사용 가능한 데이터가 컴파일됩니다. 보유한 데이터 형식에 따라 사용할 수 있는 기계 학습 알고리즘이 무엇인지 알 수 있습니다. 데이터를 검토할 때 변칙을 확인하고, 구조를 개발하며, 데이터 무결성 문제를 해결할 수 있습니다.

2단계: 모델 교육

준비된 데이터는 두 개의 그룹, 즉 학습 집합과 테스트 집합으로 분할됩니다. 학습 집합은 데이터에서 상당히 큰 부분을 차지하며 가장 높은 정확도로 모델을 조정하는 데 사용됩니다.

3단계: 모델 유효성 검사

최종 데이터 모델을 선택할 준비가 되면 테스트 집합을 사용하여 성능 및 정확도를 평가합니다.

4단계: 결과 해석

결과를 검토하여 인사이트를 찾고, 결론을 도출하고, 결과를 예측합니다.

기계 학습으로 무엇을 할 수 있나요?

값 예측

변수 간 원인과 결과를 규명하는 데 유용한 회귀 알고리즘은 값을 사용하여 모델을 만들고, 이러한 알고리즘은 다양한 예측 작업에 사용됩니다. 회귀 연구는 미래를 예측하여 제품 수요를 예상하거나 판매 수치를 예측하거나 캠페인 결과를 추정하는 데 유용합니다.

비정상적 발생 식별

잠재적 위험을 파악하는 데 자주 사용되는 변칙 검색 알고리즘은 예상되는 표준을 벗어난 데이터를 찾아냅니다. 장비 오작동, 구조적 결함, 텍스트 오류 및 사기 인스턴스 등은 기계 학습이 문제 해결에 어떻게 사용될 수 있는지 보여주는 예입니다.

구조 찾기

클러스터링 알고리즘은 기계 학습의 첫 번째 단계에 해당되는 경우가 많으며, 데이터 세트 내의 기본 구조를 표시합니다. 공통 항목을 범주화하는 클러스터링은 일반적으로 시장 분할에서 사용되며 가격 선택과 고객 선호도 예상에 도움이 될 수 있는 인사이트를 제공합니다.

범주 예측

분류 알고리즘은 정보의 정확한 범주를 결정하는 데 도움이 됩니다. 분류는 클러스터링과 유사하지만 사전 정의된 레이블이 할당되는 감독 학습에 적용된다는 점에서 다릅니다.

기계 학습 알고리즘에 대한 간단한 소개

기계 학습 알고리즘은 데이터 내에서 패턴을 식별하여 데이터 과학자가 문제를 해결하는 데 도움을 줍니다. 기계 학습 알고리즘은 값을 예측하고, 비정상적 발생을 식별하며, 구조를 판단하며, 범주를 만들 수 있습니다. 보유한 데이터 형식과 원하는 결과에 따라 여러 알고리즘을 사용하게 됩니다. 알고리즘은 일반적으로 기법(감독 학습, 자율 학습 또는 강화 학습) 또는 알고리즘 제품군(분류, 회귀 및 클러스터링 포함)에 따라 그룹화됩니다. 기계 학습 알고리즘에 대해 자세히 알아보세요.

여러 산업에서 기계 학습을 사용하는 방법

여러 산업에 걸쳐 기업들은 매우 다양한 방법으로 기계 학습을 사용하고 있습니다. 다음은 기계 학습이 주요 산업에 미치는 영향의 몇 가지 예입니다.

은행 및 금융

위험 관리 및 사기 방지는 기계 학습이 금융 부문에서 막대한 가치를 부가하는 주요 분야입니다.

의료

진단 도구, 환자 모니터링 및 발병 예측 등 기계 학습으로 환자 치료를 개선할 수 있음을 보여주는 많은 예가 있습니다.

운송

비정상적 교통량 식별, 배달 경로 최적화, 자율 주행 차량 등은 기계 학습이 교통에 긍정적인 영향을 미치는 방법의 예입니다.

고객 서비스

질문에 대답하고, 고객 의도를 측정하고, 가상 지원을 제공하는 등 기계 학습은 고객 서비스 업계를 지원하는 데 활용되고 있습니다.

소매업

기계 학습은 소매업자가 구매 패턴을 분석하고, 제품과 가격을 최적화하며, 데이터를 사용하여 전반적인 고객 경험을 개선하도록 도와줍니다.

농업

노동력 부족을 해결하기 위한 로봇을 개발하고, 식물병을 진단하고, 토양의 상태를 모니터링하는 등, 기계 학습은 여러 가지 방식으로 농업을 개선할 수 있습니다. 이 동영상을 시청하고 기계 학습이 농가의 곡물 수확량을 30% 증가시킨 방법의 예를 확인하세요.

기계 학습 플랫폼의 기능

기계 학습 클라우드 플랫폼을 선택하면 다음 기능을 포함한 솔루션을 이용할 수 있습니다.

클라우드 컴퓨팅

설정과 배포가 쉬운 클라우드는 모든 규모의 워크로드를 처리하는 데 적합하며 고급 지식이 없어도 데이터 원본에 연결하고 필요에 따라 확장할 수 있습니다.

액세스 가능한 개발 환경

이상적인 플랫폼은 액세스 가능한 작성 옵션이 있는 모든 기술 수준을 지원합니다. 이러한 플랫폼을 통해 사용자는 코드에서 광범위하게 작업을 하든지 코딩 경력이 필요하지 않은 자동화된 도구와 끌어서 놓기 인터페이스를 선호하든지와 관계없이 기계 학습의 이점을 누릴 수 있습니다.

친숙한 프레임워크에 대한 기본 제공 지원

ONNX, Python, PyTorch, scikit-learn 또는 TensorFlow 중에서 익숙하고 선호하는 도구를 사용하여 작업할 수 있는 플랫폼을 찾아보세요.

엔터프라이즈급 보안

엔터프라이즈 수준의 거버넌스, 보안 및 인프라 보호를 지원하는 제어를 제공하는 플랫폼을 찾아보세요.

기계 학습 모델로 더 빨라지는 마케팅

코드 없는 자동화된 기계 학습 기능, 오픈 소스 지원 및 기계 학습을 위한 강력한 DevOps를 사용하여 모델을 빌드하고 배포하는 방법을 간소화합니다.