머신 러닝이란 무엇입니까? – 궁극적인 가이드

게시 됨: 2020-12-31

마케팅 전문가의 82%가 AI와 머신 러닝 을 사용하여 맞춤화 기술의 모든 측면을 향상시키고 있다는 사실을 알고 계십니까? 이 기사에서는 ML에 대해 알아야 할 모든 것에 대해 설명합니다. 즐기다!

이 기사에서
  • 기계 학습 정의
  • 기계 학습 작동 방식
  • 머신러닝의 중요성
  • 머신러닝을 사용하는 이유
  • 기계 학습의 응용
  • 기계 학습 유형
  • ML 기술
  • 머신 러닝의 예
  • 머신러닝의 장단점
  • 머신 러닝의 미래
  • 머신 러닝의 트렌드

머신 러닝이란

기계 학습 은 인공 지능의 한 분야로, 인간 프로그래밍의 지시 없이 정확도를 높이고 시간이 지남에 따라 경험을 통해 학습하는 응용 프로그램을 개발하는 데 중점을 둡니다. 머신 러닝 애플리케이션은 데이터로부터 학습하여 시간이 지남에 따라 예측 정확도 또는 의사 결정을 향상시킵니다.

ML에서 알고리즘은 새로운 데이터를 기반으로 예측 및 결정에 도달하기 위해 엄청난 양의 데이터에서 특징과 패턴을 식별하는 방법을 '가르칩니다'. 알고리즘의 품질은 추가 데이터를 분석할 때 예측과 결정이 얼마나 더 정확해질지를 결정합니다.

기계 학습은 어떻게 작동합니까?

ML 모델 또는 애플리케이션 개발에는 기본적으로 4단계가 있습니다. 그들은:

1단계: 훈련 데이터 세트 선택 및 정렬

교육 데이터는 문제를 해결하기 위해 기계 학습 응용 프로그램에서 수집할 정보를 나타내는 데이터 집합이 고정되어 빌드됩니다. 특정 상황에서 교육 데이터는 모델이 인식해야 하는 분류 및 기능을 선택하도록 설계된 데이터 레이블이 지정됩니다. 다른 데이터 세트에는 레이블이 지정되지 않습니다. 따라서 모델은 이러한 특성을 제거하고 자체적으로 분류를 할당해야 합니다.

그럼에도 불구하고, 교육 데이터는 교육에 영향을 줄 수 있는 비정상 또는 허위에 대해 적절하게 준비되고 스캔되어야 합니다. 모델을 가르치는 데 사용할 교육 하위 집합과 모델을 평가하고 향상시키는 데 사용되는 분석 하위 집합의 2가지 하위 집합으로 분류해야 합니다.

2단계: 티칭 데이터 세트에서 작동할 알고리즘 선택

알고리즘의 유형은 유형(레이블 또는 비레이블 여부), 티칭 데이터의 데이터 양 및 수정할 문제의 종류에 따라 결정됩니다. 다음은 데이터에 레이블이 지정될 때 활용되는 일반적인 유형의 ML 알고리즘입니다.

  • 경기 침체 알고리즘(선형 및 로지스틱 회귀, 지원 벡터 머신 등).
  • 의사결정나무
  • 인스턴스 기반 알고리즘
  • 레이블이 지정되지 않은 데이터는 다음 알고리즘을 사용합니다.
  • 클러스터링 알고리즘
  • 연관 알고리즘
  • 신경망

3단계: 애플리케이션 구축을 위한 알고리즘 교육

알고리즘을 가르치는 것은 알고리즘을 통해 변수를 조작하고, 산출물과 산출해야 할 결과를 비교하고, 더 정확한 결과를 생성할 수 있는 알고리즘 내에서 편향과 가중치를 조정하고, 알고리즘은 대부분의 경우 원하는 결과를 제공합니다. 궁극적으로 훈련되고 정확한 알고리즘은 기계 학습 응용 프로그램입니다.

4단계: 애플리케이션 활용 및 개선

마지막 단계는 시간이 지남에 따라 효율성과 정확성을 높일 수 있도록 새로운 데이터로 애플리케이션을 사용하는 것입니다. 새 데이터의 출처는 해결 중인 문제에 따라 결정됩니다. 예를 들어 스팸을 감지하기 위해 구축된 머신 러닝 애플리케이션 은 이메일 메시지를 수집하지만 로봇 청소기를 실행하는 ML 애플리케이션은 새로운 물체 또는 방의 이동된 가구와의 실제 상호 작용에서 생성된 데이터를 사용합니다.

머신 러닝이 중요한 이유

사용 가능한 데이터의 다양성과 볼륨 증가, 저렴한 데이터 스토리지, 더 강력하고 저렴한 계산 처리와 같은 요인으로 인해 머신 러닝에 대한 관심이 다시 높아지고 있습니다.

이러한 모든 요소를 ​​통해 훨씬 더 큰 규모에서도 더 크고 정교한 데이터를 처리하고 더 빠르고 정확한 결과를 산출할 수 있는 응용 프로그램을 자동으로 빠르게 생성할 수 있습니다. 그리고 정확한 애플리케이션을 개발함으로써 회사는 수익성 있는 기회를 식별하고 숨겨진 위험을 피할 수 있는 더 나은 위치에 놓이게 됩니다.

기계 학습의 사용

앞서 언급했듯이 머신 러닝은 어디에나 있습니다. 다음은 매일 경험할 수 있는 몇 가지 사용 사례입니다.

  • 금융 서비스
    금융 및 은행 산업의 많은 기업은 2가지 주요 목적으로 ML을 활용합니다. 즉, 데이터에서 주요 통찰력을 식별하고 사기 행위를 방지하기 위한 것입니다. 이러한 중요한 통찰력은 수익성 있는 투자 기회를 인식하는 데 도움이 되거나 투자자가 거래하기에 가장 좋은 시기를 알 수 있도록 도와줍니다. 데이터 마이닝은 또한 사이버 감시를 사용하여 사이버 사기의 경고 신호를 표시하거나 고위험 프로필 클라이언트를 식별하는 데 도움이 됩니다.
  • 정부
    공공 시설 및 공공 안전과 같은 정부 기관에는 인사이트를 얻기 위해 마이닝할 수 있는 수많은 데이터 소스가 있기 때문에 ML이 특별히 필요합니다. 예를 들어, 센서 데이터 분석은 효율성을 높이고 비용을 절감하는 방법을 제시합니다. 정부는 또한 ML을 사용하여 사기를 감지하고 신원 도용을 줄일 수 있습니다.
  • 보건 의료
    의료 분야는 머신러닝의 급성장 추세에서 빠질 수 없습니다. 이제 업계는 데이터를 활용하여 실시간으로 환자의 건강을 검사할 수 있는 웨어러블 센서와 장치를 사용합니다. 기계 학습 은 또한 의료 전문가가 데이터를 평가하여 더 나은 치료 또는 진단으로 이어질 수 있는 위험 신호 또는 패턴을 감지하는 데 도움이 되는 기술의 출현으로 이어질 수 있습니다.
  • 석유 및 가스
    이 부문의 ML 사용 사례는 방대합니다. 새로운 에너지원 발견, 지하 광물 조사, 정유소 센서 오작동 예측, 석유 유통을 간소화하여 비용 효율적이고 효율적으로 만드는 것까지 사용 사례는 많고 여전히 확장되고 있습니다.

머신 러닝 애플리케이션

머신 러닝 알고리즘은 배포 후 개선을 촉진하기 위해 솔루션이 필요한 경우에 사용됩니다. ML 알고리즘 및 모델의 적용은 다목적이며 적절한 조건에서 평균 수준의 인간 노력에 대한 대안으로 활용될 수 있습니다. 예를 들어, 챗봇이라고 하는 자연어 처리 기계어는 이미 대형 B2C 기업의 고객 서비스 관리자를 대체했습니다. 이러한 챗봇은 고객 쿼리를 평가하고 인간 고객 지원 관리자를 지원하거나 고객과 직접 상호 작용할 수 있습니다.

또한 ML 알고리즘이 적용되어 온라인 플랫폼에 대한 사용자 지정 및 사용자 경험을 향상할 수 있습니다. Amazon, Google, Netflix 및 Facebook은 모두 추천 시스템을 활용하여 콘텐츠 과잉을 제거하고 각 사용자가 좋아하는 것과 싫어하는 것을 기반으로 개인화된 콘텐츠를 제공합니다.

머신 러닝의 유형

  1. 지도 학습 알고리즘

    이러한 유형은 레이블이 지정된 예를 사용하여 학습합니다. 지도 학습은 레이블이 지정되지 않은 추가 데이터에서 레이블 값을 예측하는 패턴을 식별하기 위해 예측, 회귀 및 분류와 같은 ML 기술을 사용합니다. 지도 학습은 일반적으로 과거 데이터가 가능한 미래 우발 상황을 예측하는 시스템에서 사용됩니다.

  1. 비지도 학습 알고리즘

    이러한 유형은 과거 레이블이 없는 데이터에 대해 사용됩니다. 신청서에는 "정답"이 제공되지 않습니다. 자체적으로 표시되는 내용을 결정해야 합니다. 목표는 데이터를 탐색하고 그 안에 있는 일부 패턴을 식별하는 것입니다. 이 유형은 트랜잭션 데이터에서 훌륭하게 작동합니다.

  1. 강화 학습 알고리즘

    이 유형은 일반적으로 탐색, 게임 및 로봇 공학에 사용됩니다. 시행 착오를 통해 알고리즘이 가장 높은 보상을 제공하는 작업을 발견할 수 있습니다. 강화 학습에는 에이전트(말레이어 또는 학습자로 결정), 환경(에이전트가 통신하는 모든 것) 및 작업(에이전트의 기능 – 수행할 수 있는 작업)의 3가지 주요 구성 요소가 있습니다.

기계 학습 기술

약 10가지의 기계 학습 기술 이 있으며 개요와 ML 기술 및 지식을 습득하면서 계속 구축할 수 있는 구성 요소를 제공합니다. 그들은:

  1. 회귀
  2. 분류
  3. 클러스터링
  4. 차원 축소
  5. 앙상블 방법
  6. 신경망 및 딥 러닝
  7. 전이 학습
  8. 강화 학습
  9. 자연어 처리
  10. 워드 임베딩

(또한 읽기: 전문가가 알아야 하는 기계 학습 알고리즘 목록 )

머신 러닝 예제

고도로 현대화된 세상에서 우리 주변에는 ML의 몇 가지 예가 있습니다. 가장 일반적인 예는 다음과 같습니다.

  • 스팸 감지기는 원치 않는 이메일이 받은 편지함에 들어오는 것을 차단합니다.
  • 우리가 더 나은 일에 시간을 보내는 동안 바닥을 청소하는 로봇
  • 웹 사이트는 우리가 이전에 듣거나 보거나 구매한 내용을 기반으로 노래, 영화 및 제품을 제안합니다.
  • 디지털 비서는 우리의 명령에 따라 인터넷을 검색하고 노래를 재생합니다.
  • 의료 이미지 평가 시스템은 의사가 발견하지 못한 종양을 감지하는 데 도움이 됩니다.
  • 최초의 자율주행 자동차가 도로를 달리고 있습니다.

머신 러닝의 장점

  1. 디지털 비서: Google Assistant, Amazon Alexa, Apple Siri 및 기타 NLP 기반 디지털 비서는 음성 인식 및 음성 텍스트 변환 소프트웨어를 구동하는 데 도움이 됩니다.
  2. 추천: ML은 Spotify, Netflix, Amazon 및 기타 구직, 엔터테인먼트, 여행, 뉴스 및 소매 서비스에서 제공하는 개인화된 추천을 제공합니다.

기타 이점은 다음과 같습니다.

  1. 사기 감지
  2. 챗봇
  3. 사이버 보안
  4. 의료 이미지 분석
  5. 자율주행차
  6. 문맥 온라인 광고

(또한 읽기: 비즈니스 CMO가 알아야 할 머신 러닝의 이점 )

기계 학습 과제

다음은 오늘날 전문가들이 직면한 몇 가지 과제입니다.

  1. 데이터 수집
  2. 훈련 데이터의 양이 충분하지 않습니다.
  3. 대표성이 없는 훈련 데이터
  4. 열악한 데이터 품질
  5. ML 모델의 불필요한 기능
  6. 오프라인 교육 및 모델 구현
  7. 경제성
  8. 시간 소모적인 배포
  9. 데이터 보안 및 액세스할 수 없는 데이터
  10. 테스트 및 실험을 위한 인프라 요구 사항

머신 러닝의 미래

머신 러닝의 미래는 의심의 여지 없이 매우 밝습니다. 포괄적인 보안 솔루션을 달성하기 위해 여러 생체 인식이 ML과 통합될 것으로 예측되었습니다. 인공 지능 기술의 발전 덕분에 가까운 시일 내에 다중 모드 생체 인식이 실현될 것입니다.

머신 러닝 트렌드

  1. AI 기반 생체 인식 보안 솔루션

    생체 인증은 상당한 발전을 목격했습니다. 조심해야 할 새로운 머신 러닝 트렌드입니다. 생체 인식 기계 학습 애플리케이션의 예는 Amazon의 Alexa입니다. 소프트웨어는 이제 누가 말하고 있는 사람을 미리 결정된 음성 프로필과 비교하여 서로 다른 화자의 음성을 구별할 수 있습니다.

  1. 대화형 AI

    2019년과 2020년 내내 AI는 쓰기와 같은 일상적인 활동 측면에서 인간의 인지와 경쟁할 수 있는 수준으로 발전했습니다. 예를 들어, OpenAI의 연구원들은 AI 기반 텍스트 작성자가 사실적인 기사, 시 및 이야기를 만들 수 있다고 보고합니다.

다른 머신 러닝 트렌드는 다음과 같습니다.

  1. 설명 가능한 AI
  2. COVID-19와 싸우는 AI
  3. 비즈니스 예측의 AI 분석
  4. 자동화된 기계 학습

마지막 생각들

결론적으로, 최고의 알고리즘을 올바른 프로세스 및 도구와 결합하여 최대 가치를 얻는 방법을 이해하는 것이 필요합니다. 여러 산업 분야의 비즈니스는 비즈니스 프로세스에 ML을 배포하여 많은 것을 얻을 수 있습니다.

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