머신 러닝(ML)

머신러닝(ML)은 컴퓨터 시스템이 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 데이터로부터 학습할 수 있도록 하는 데 중점을 둔 인공 지능(AI)의 한 분야입니다. ML 알고리즘은 미리 정의된 규칙을 따르는 대신 데이터의 패턴을 식별하여 예측이나 결정을 내립니다. 이러한 학습 과정을 통해 시스템은 더 많은 데이터에 노출됨에 따라 시간이 지남에 따라 성능을 향상시킬 수 있습니다.

정의 및 핵심 개념

머신러닝의 핵심은 데이터를 기반으로 학습하고 의사 결정이나 예측을 내릴 수 있는 알고리즘을 만드는 것입니다. 여기에는 ML 알고리즘에 데이터를 공급하고 정확한 분류나 예측과 같은 원하는 결과를 얻기 위해 내부 매개변수를 조정할 수 있도록 하는 것이 포함됩니다. 핵심 아이디어는 관련 데이터가 충분하면 기계가 수동으로 프로그래밍하기에는 너무 복잡하거나 시간이 많이 걸리는 문제를 해결하거나 예측하는 방법을 학습할 수 있다는 것입니다. 이러한 기능은 컴퓨터 비전과 자연어 처리를 비롯한 여러 분야에서 매우 중요합니다.

머신 러닝의 유형

머신 러닝에는 다양한 문제와 데이터 유형에 적합한 여러 유형의 학습 패러다임이 있습니다. 주요 유형은 다음과 같습니다:

• 지도 학습: 가장 일반적인 유형으로, 알고리즘이 레이블이 지정된 데이터에서 학습합니다. 예를 들어, 객체 감지에서는 경계 상자와 레이블이 있는 이미지에 대해 모델을 학습시켜 새로운 이미지에서 객체를 식별하는 방법을 학습시킵니다. Ultralytics YOLO 모델은 지도 학습이 실제로 작동하는 훌륭한 예입니다.
• 비지도 학습: 이 접근 방식은 레이블이 없는 데이터를 다루며, 알고리즘이 스스로 구조나 패턴을 찾아야 합니다. 클러스터링과 차원 축소는 비지도 학습의 일반적인 작업입니다. DBSCAN은 비지도 클러스터링 알고리즘의 한 예입니다.
• 강화 학습: 여기서 에이전트는 보상을 극대화하기 위해 환경과 상호 작용하여 의사 결정을 내리는 방법을 학습합니다. 이 유형은 로봇 공학 및 게임 플레이에 자주 사용됩니다. 마르코프 의사 결정 프로세스(MDP) 는 강화 학습을 이해하기 위한 수학적 프레임워크를 제공합니다.
• 준지도 학습: 라벨이 지정된 데이터와 라벨이 지정되지 않은 데이터를 모두 사용하는 하이브리드 접근 방식입니다. 라벨이 지정된 데이터는 부족하지만 라벨이 지정되지 않은 데이터는 풍부한 경우에 특히 유용하며, 모델 정확도를 높이고 광범위한 라벨링의 필요성을 줄여줍니다.

실제 애플리케이션

머신러닝은 수많은 산업과 일상적인 애플리케이션을 혁신하고 있습니다. 다음은 두 가지 구체적인 예입니다:

1. 의료 분야의 이미지 인식: 의료 이미지 분석은 ML을 사용하여 엑스레이, MRI, CT 스캔과 같은 의료 이미지를 분석하여 질병, 종양, 이상 징후를 감지합니다. 이를 통해 의료 전문가들은 진단, 치료 계획, 이상 징후 탐지에 도움을 받아 더 빠르고 정확한 의료 서비스를 제공할 수 있습니다. 예를 들어, ML은 의료 영상에서 종양 탐지를 지원할 수 있습니다.
2. 리테일 분야의 추천 시스템: 이커머스 플랫폼은 ML 기반 추천 시스템을 사용하여 사용자 행동과 선호도를 분석하여 사용자가 구매할 가능성이 높은 상품을 제안합니다. 이러한 시스템은 개인화된 쇼핑 경험을 제공함으로써 고객 경험을 향상시키고 매출을 증대하며 고객 유지율을 개선합니다.

AI 및 컴퓨터 비전과의 관련성

머신러닝은 현대 AI의 초석이며 컴퓨터 비전을 발전시키는 데 특히 중요합니다. 객체 감지, 이미지 분할, 이미지 분류와 같은 컴퓨터 비전 작업은 시각적 데이터를 해석하고 이해하기 위해 ML 알고리즘에 크게 의존합니다. 다음과 같은 프레임워크 PyTorch 와 같은 프레임워크와 Ultralytics HUB와 같은 플랫폼은 컴퓨터 비전 애플리케이션을 위한 ML 모델을 효율적으로 개발하고 배포할 수 있는 도구와 환경을 제공합니다.

딥 러닝과의 관계

딥러닝(DL) 은 여러 계층의 신경망(심층 신경망)을 활용하여 데이터를 분석하는 머신러닝의 하위 분야입니다. 딥러닝은 원시 데이터에서 복잡한 특징을 자동으로 학습하는 능력으로 인해 특히 컴퓨터 비전과 자연어 처리 분야에서 많은 머신러닝 작업에 혁신을 가져왔습니다. Ultralytics YOLO 같은 모델은 딥러닝 아키텍처를 활용하여 객체 감지 및 관련 작업에서 최첨단 성능을 달성합니다.