머신 러닝(ML)

핵심 개념

머신 러닝의 핵심 개념은 입력 데이터를 처리하고 원하는 출력을 생성하도록 학습할 수 있는 알고리즘을 만들고 사용하는 것입니다. 이 학습 과정에는 일반적으로 대규모 데이터 세트를 알고리즘에 공급한 다음 내부 매개변수(종종 모델 가중치라고 함)를 조정하여 손실 함수로 측정되는 오류를 최소화하거나 예측 또는 분류의 정확도를 극대화하는 과정이 포함됩니다. 효과적인 머신러닝은 입력 데이터를 학습 알고리즘에 적합하게 정리하고 구조화하기 위한 철저한 데이터 전처리에 달려 있는 경우가 많습니다. 궁극적인 목표는 기계가 복잡한 문제를 해결하거나 정확한 예측을 자율적으로 수행할 수 있도록 하는 것이며, 이를 위해서는 가장 관련성이 높은 데이터 특성을 선택하는 특징 엔지니어링과 같은 기술이 필요한 경우가 많습니다.

머신 러닝의 유형

머신 러닝은 일반적으로 몇 가지 주요 유형으로 분류되며, 각 유형은 서로 다른 종류의 작업과 데이터에 적합합니다:

• 지도 학습: 이 알고리즘은 레이블이 지정된 데이터 세트에서 학습합니다. 즉, 각 데이터 포인트에 올바른 출력으로 태그가 지정되어 있습니다. 목표는 보이지 않는 새로운 입력에 대한 출력을 예측하는 매핑 함수를 학습하는 것입니다. 일반적인 작업에는 회귀와 이미지 분류가 포함됩니다. 지도 학습과 비지도 학습의 비교를 살펴보세요.
• 비지도 학습: 이 알고리즘은 레이블이 없는 데이터에서 작동하며, 데이터 자체 내에서 숨겨진 패턴이나 내재적 구조를 찾는 것을 목표로 합니다. 일반적인 작업으로는 K-평균과 같은 클러스터링 (유사한 데이터 포인트 그룹화)과 차원 축소 (데이터 단순화)가 있습니다.
• 강화 학습(RL): 알고리즘은 환경과 상호 작용하여 학습합니다. 행동에 대한 보상 또는 페널티를 받으면서 시간이 지남에 따라 누적 보상을 극대화하는 행동을 선택하는 방법을 학습합니다. RL은 로봇 공학, 게임 플레이, 내비게이션 시스템에서 자주 사용됩니다. 심층 강화 학습에 대한 개요를 읽어보세요.
• 반지도 학습: 이 접근 방식은 소량의 레이블이 지정된 데이터와 대량의 레이블이 지정되지 않은 데이터를 조합하여 학습에 사용함으로써 지도 학습과 비지도 학습 사이의 간극을 메웁니다.

실제 애플리케이션

머신러닝은 수많은 영역에서 혁신을 주도하고 있습니다. 다음은 몇 가지 대표적인 예입니다:

• 의료 영상 분석: ML 모델은 의료 스캔(X-레이, CT, MRI 등)을 분석하여 방사선 전문의가 종양이나 기타 병리를 식별하는 등 이상 징후를 발견할 수 있도록 지원하여 조기 진단과 환자 치료 결과 개선으로 이어지는 경우가 많습니다. 이는 의료 분야 AI의 핵심 영역입니다. 방사선학 연구 : 인공지능은 지속적인 발전을 거듭하고 있습니다.
• 자율주행 차량: 자율 주행 자동차는 환경 인식, 물체 감지 (보행자, 다른 차량, 교통 표지판 식별), 차선 유지, 내비게이션 등의 작업을 위해 ML에 크게 의존합니다. 웨이모와 같은 회사가 이 기술을 선보이고 있습니다. 자동차 솔루션의 AI에 대해 자세히 알아보세요.

다른 애플리케이션으로는 넷플릭스나 아마존과 같은 추천 시스템, 금융 사기 탐지, 자연어 처리(NLP), 소매 재고 관리 최적화 등이 있습니다.

ML과 관련 용어

• AI와 ML: 인공 지능(AI) 은 일반적으로 인간의 지능이 필요한 작업을 수행할 수 있는 기계를 만드는 광범위한 분야입니다. ML은 특히 데이터로부터 학습하는 시스템에 초점을 맞춘 AI의 하위 집합입니다.
• 머신러닝과 딥러닝 비교: 딥러닝(DL) 은 복잡한 다층 신경망(NN)을 사용하여 대규모 데이터 세트에서 복잡한 패턴을 학습하는 ML의 특수한 하위 집합입니다. ML은 다양한 알고리즘을 사용하지만, DL은 특히 이미지와 텍스트와 같은 비정형 데이터에 탁월합니다.
• ML과 데이터 마이닝 비교: 데이터 마이닝은 대규모 데이터 세트에서 패턴과 인사이트를 발견하는 것을 포함합니다. ML은 종종 이러한 패턴을 사용하여 예측 모델을 구축합니다. 서로 관련이 있고 유사한 기술을 사용하지만, 데이터 마이닝은 패턴 발견을 강조하는 반면, ML은 학습된 패턴을 기반으로 예측 또는 의사 결정을 강조합니다.

AI 및 컴퓨터 비전과의 관련성

머신러닝은 현대 AI의 기본 축으로, 특히 컴퓨터 비전(CV) 분야에서 혁신을 일으키고 있습니다. 객체 감지, 이미지 분할, 포즈 추정과 같은 작업은 시각 정보를 해석하고 이해하기 위해 ML 모델에 크게 의존합니다. 다음과 같은 최신 모델은 Ultralytics YOLO 와 같은 최신 모델은 ML 기술, 특히 딥 러닝을 활용하여 실시간 애플리케이션에서 높은 정확도와 속도를 달성합니다. Ultralytics YOLO 모델 비교를 통해 성능 차이를 확인할 수 있습니다.

다음과 같은 프레임워크 PyTorch ( PyTorch 공식 사이트 방문) 및 TensorFlow 와 같은 프레임워크는 ML 모델 개발 및 훈련에 필요한 도구를 제공합니다. Ultralytics HUB와 같은 플랫폼은 데이터 세트 관리 및 사용자 지정 모델 학습부터 모델 배포 및 모니터링(MLOps)에 이르기까지 프로세스를 간소화하는 통합 환경을 제공합니다. 효과적인 모델을 생성하려면 신중한 하이퍼파라미터 튜닝과 성능 메트릭에 대한 이해가 수반되는 경우가 많습니다.