기계 학습이 중요한 이유

머신 러닝이란 무엇입니까?

머신 러닝(ML)은 인공 지능( AI )의 일종으로 소프트웨어 애플리케이션이 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 결과를 보다 정확하게 예측할 수 있게 해 줍니다. 기계 학습 알고리즘 은 기록 데이터를 입력으로 사용하여 새로운 출력 값을 예측합니다.

추천 엔진 은 기계 학습의 일반적인 사용 사례입니다. 기타 널리 사용되는 용도로는 사기 탐지, 스팸 필터링, 맬웨어 위협 탐지, BPA( 비즈니스 프로세스 자동화 ) 및 예측 유지 관리 등이 있습니다.

머신 러닝이 왜 중요한가요?

머신 러닝은 기업에 고객 행동 및 비즈니스 운영 패턴의 추세를 보여주고 신제품 개발을 지원하기 때문에 중요합니다. Facebook, Google 및 Uber와 같은 오늘날의 많은 선도 기업은 기계 학습을 운영의 중심 부분으로 삼고 있습니다. 머신 러닝은 많은 기업에서 중요한 경쟁 차별화 요소가 되었습니다.

머신 러닝의 다른 유형은 무엇입니까?

기존의 기계 학습은 알고리즘이 예측에서 더 정확해지는 방법을 학습하는 방법에 따라 분류되는 경우가 많습니다. 지도 학습, 비지 도 학습, 반 지도 학습 및 강화 학습 의 네 가지 기본 접근 방식이 있습니다. 데이터 과학자가 사용하기로 선택한 알고리즘 유형은 예측하려는 데이터 유형에 따라 다릅니다.

기업의 기계 학습에 대한 심층 가이드

여기에는 다음이 포함됩니다.

AI의 다양한 기술의 비즈니스 가치를 배우십시오.

비즈니스에서 기계 학습 애플리케이션의 10가지 일반적인 용도

머신 러닝에서 다양한 유형의 편향을 줄이는 6가지 방법

지도 학습

이러한 유형의 기계 학습에서 데이터 과학자 는 레이블이 지정된 학습 데이터가 있는 알고리즘을 제공하고 알고리즘이 상관관계를 평가할 변수를 정의합니다. 알고리즘의 입력과 출력이 모두 지정됩니다.

비지도 학습

이 유형의 기계 학습에는 레이블이 지정되지 않은 데이터를 학습하는 알고리즘이 포함됩니다. 알고리즘은 의미 있는 연결을 찾는 데이터 세트를 검색합니다. 알고리즘이 학습하는 데이터와 알고리즘이 출력하는 예측 또는 권장 사항은 미리 결정됩니다.

반 지도 학습

기계 학습에 대한 이 접근 방식에는 앞의 두 가지 유형이 혼합되어 있습니다. 데이터 과학자는 주로 학습 데이터 로 레이블이 지정된 알고리즘을 제공할 수 있지만 모델은 자체적으로 데이터를 탐색하고 데이터 세트에 대한 자체적인 이해를 개발할 수 있습니다.

강화 학습

데이터 과학자는 일반적으로 강화 학습 을 사용하여 명확하게 정의된 규칙이 있는 다단계 프로세스를 완료하도록 머신을 가르칩니다. 데이터 과학자는 작업을 완료하는 알고리즘을 프로그래밍하고 작업을 완료하는 방법을 알아낼 때 긍정적 또는 부정적 신호를 제공합니다. 그러나 대부분의 경우 알고리즘은 그 과정에서 수행할 단계를 자체적으로 결정합니다.

지도 머신 러닝은 어떻게 작동합니까?

지도 머신 러닝을 사용하려면 데이터 과학자 가 레이블이 지정된 입력과 원하는 출력을 모두 사용하여 알고리즘을 훈련해야 합니다. 지도 학습 알고리즘은 다음 작업에 적합합니다.

이진 분류

데이터를 두 가지 범주로 나눕니다.

다중 클래스 분류: 두 가지 이상의 답변 유형 중에서 선택합니다.

회귀 모델링

연속 값 예측.

앙상블

정확한 예측을 생성하기 위해 여러 기계 학습 모델의 예측을 결합합니다.

비지도 머신 러닝은 어떻게 작동합니까?

비지도 머신 러닝 알고리즘은 데이터에 레이블을 지정할 필요가 없습니다. 레이블이 지정되지 않은 데이터를 살펴보고 데이터 요소를 하위 집합으로 그룹화하는 데 사용할 수 있는 패턴을 찾습니다. 신경망을 포함한 대부분의 딥 러닝 유형 은 비지도 알고리즘입니다. 비지도 학습 알고리즘은 다음 작업에 적합합니다.

클러스터링

유사성을 기반으로 데이터세트를 그룹으로 분할합니다.

이상 탐지

데이터 세트에서 비정상적인 데이터 포인트 식별.

연관 마이닝

함께 자주 발생하는 데이터 세트의 항목 세트 식별.

차원 축소

데이터 세트의 변수 수를 줄이는 것입니다.

반 지도 학습은 어떻게 작동합니까?

준지도 학습은 데이터 과학자가 소량의 레이블이 지정된 훈련 데이터를 알고리즘에 공급하여 작동합니다. 이를 통해 알고리즘은 데이터 세트의 차원을 학습한 다음 레이블이 지정되지 않은 새 데이터에 적용할 수 있습니다. 알고리즘의 성능은 일반적으로 레이블이 지정된 데이터 세트를 학습할 때 향상됩니다. 그러나 데이터에 레이블을 지정하는 데는 시간과 비용이 많이 소요될 수 있습니다. 준지도 학습은 지도 학습의 성능과 비지도 학습의 효율성 사이의 중간 지점에 있습니다. 반 지도 학습이 사용되는 일부 영역은 다음과 같습니다.

기계 번역: 전체 단어보다 적은 사전을 기반으로 언어를 번역하는 알고리즘을 가르치는 것입니다.

사기 탐지: 몇 가지 긍정적인 예만 있는 경우 사기 사례를 식별합니다.

데이터 레이블 지정: 작은 데이터 세트에 대해 학습된 알고리즘 은 데이터 레이블을 더 큰 세트에 자동으로 적용하는 방법을 학습할 수 있습니다.

강화 학습은 어떻게 작동합니까?

강화 학습은 뚜렷한 목표와 그 목표를 달성하기 위한 규정된 규칙 세트를 가진 알고리즘을 프로그래밍하여 작동합니다. 데이터 과학자들은 또한 알고리즘을 프로그래밍하여 궁극적인 목표를 향해 유익한 행동을 수행할 때 받는 긍정적인 보상을 찾고 궁극적인 목표에서 더 멀어지게 하는 행동을 수행할 때 받는 처벌을 피하도록 합니다. 목표. 강화 학습은 다음과 같은 영역에서 자주 사용됩니다.

로봇 공학: 로봇은 이 기술을 사용하여 실제 세계에서 작업을 수행하는 방법을 배울 수 있습니다.

비디오 게임 플레이: 강화 학습은 봇에게 여러 비디오 게임을 하도록 가르치는 데 사용되었습니다.

자원 관리: 유한한 자원과 정의된 목표가 주어지면 강화 학습은 기업이 자원 할당 방법을 계획하는 데 도움이 될 수 있습니다.

기계 학습 작동 방식

기계 학습은 스테로이드에 대한 통계와 같습니다.

누가 기계 학습을 사용하고 무엇을 위해 사용합니까?

오늘날 기계 학습은 다양한 응용 분야에서 사용됩니다. 작동 중인 머신 러닝의 가장 잘 알려진 예 중 하나는 Facebook의 뉴스 피드를 구동하는 추천 엔진 일 것입니다.

Facebook은 기계 학습을 사용하여 각 회원의 피드가 전달되는 방식을 개인화합니다. 회원이 특정 그룹의 게시물을 읽기 위해 자주 중단하는 경우 추천 엔진은 피드의 초기에 해당 그룹의 활동을 더 많이 표시하기 시작합니다.

배후에서 엔진은 회원의 온라인 행동에서 알려진 패턴을 강화하려고 시도합니다. 회원이 패턴을 변경하고 앞으로 몇 주 동안 해당 그룹의 게시물을 읽지 못하면 뉴스 피드가 그에 따라 조정됩니다.

추천 엔진 외에도 기계 학습의 다른 용도는 다음과 같습니다.

고객 관계 관리. CRM 소프트웨어 는 기계 학습 모델을 사용하여 이메일을 분석하고 영업 팀 구성원이 가장 중요한 메시지에 먼저 응답하도록 할 수 있습니다. 더 발전된 시스템은 잠재적으로 효과적인 대응을 추천할 수도 있습니다.

비즈니스 인텔리전스. BI 및 분석 공급업체는 소프트웨어에서 기계 학습을 사용하여 잠재적으로 중요한 데이터 포인트, 데이터 포인트 패턴 및 이상을 식별합니다.

인적 자원 정보 시스템. HRIS 시스템 은 기계 학습 모델을 사용하여 애플리케이션을 필터링하고 공석에 가장 적합한 후보자를 식별할 수 있습니다.

자율주행 자동차. 기계 학습 알고리즘을 사용하면 반자율 자동차 가 부분적으로 보이는 물체를 인식하고 운전자에게 경고할 수도 있습니다.

가상 비서. 스마트 어시스턴트 는 일반적으로 지도 및 비지도 머신 러닝 모델을 결합하여 자연스러운 음성을 해석하고 콘텍스트를 제공합니다.

머신러닝의 장점과 단점은 무엇인가요?

머신 러닝은 고객 행동 예측에서 자율 주행 자동차용 운영 체제 구성에 이르기까지 다양한 사용 사례를 보았습니다.

이점과 관련하여 머신 러닝은 기업이 고객을 더 깊은 수준에서 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다. 머신 러닝 알고리즘은 고객 데이터를 수집하고 시간이 지남에 따라 행동과 상관관계를 맺음으로써 연관성을 학습하고 팀이 고객 요구에 맞게 제품 개발 및 마케팅 이니셔티브를 조정하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

일부 회사는 기계 학습을 비즈니스 모델의 주요 동인으로 사용합니다. 예를 들어 Uber는 알고리즘을 사용하여 운전자와 라이더를 연결합니다. Google은 기계 학습을 사용하여 검색에 승차 광고를 표시합니다.

그러나 기계 학습에는 단점이 있습니다. 무엇보다 비용이 많이 들 수 있습니다. 머신 러닝 프로젝트는 일반적으로 높은 급여를 받는 데이터 과학자가 주도합니다. 이러한 프로젝트에는 고가의 소프트웨어 인프라도 필요합니다.

기계 학습 편향의 문제도 있습니다. 특정 모집단을 제외하거나 오류를 포함하는 데이터 세트에 대해 훈련된 알고리즘은 기껏해야 실패하고 최악의 경우 차별적인 세계의 부정확한 모델을 초래할 수 있습니다. 기업이 편향된 모델에 기반을 둔 핵심 비즈니스 프로세스는 규제 및 평판에 해를 끼칠 수 있습니다.

올바른 기계 학습 모델을 선택하는 방법

문제를 해결하기 위해 올바른 기계 학습 모델을 선택하는 프로세스는 전략적으로 접근하지 않으면 시간이 많이 걸릴 수 있습니다.

1단계

문제를 솔루션에 대해 고려해야 하는 잠재적 데이터 입력과 정렬합니다. 이 단계는 문제를 깊이 이해하고 있는 데이터 과학자와 전문가의 도움이 필요합니다.

2단계

데이터를 수집하고 형식을 지정하고 필요한 경우 데이터에 레이블을 지정합니다. 이 단계는 일반적으로 데이터 랭글러의 도움을 받아 데이터 과학자가 주도합니다.

3단계

사용할 알고리즘을 선택하고 성능을 확인하기 위해 테스트합니다. 이 단계는 일반적으로 데이터 과학자가 수행합니다.

4단계

허용 가능한 정확도 수준에 도달할 때까지 출력을 계속 미세 조정합니다. 이 단계는 일반적으로 문제를 깊이 이해하고 있는 전문가의 피드백을 받아 데이터 과학자가 수행합니다.

인간이 해석할 수 있는 기계 학습의 중요성

특정 ML 모델이 작동하는 방식을 설명하는 것은 모델이 복잡할 때 어려울 수 있습니다. 비즈니스에서 모든 결정이 어떻게 내려졌는지 설명하는 것이 중요하기 때문에 데이터 과학자가 간단한 기계 학습 모델을 사용해야 하는 일부 수직 산업이 있습니다. 이는 은행 및 보험과 같이 규정 준수 부담 이 큰 산업에서 특히 그렇습니다.

복잡한 모델은 정확한 예측을 생성할 수 있지만 출력이 어떻게 결정되었는지 일반인에게 설명하는 것은 어려울 수 있습니다.

머신러닝의 미래는?

기계 학습 알고리즘은 수십 년 동안 사용되어 왔지만 인공 지능의 중요성이 커짐에 따라 새로운 인기를 얻었습니다. 특히 딥 러닝 모델은 오늘날 가장 발전된 AI 애플리케이션을 지원합니다.

머신 러닝 플랫폼은 엔터프라이즈 기술에서 가장 경쟁이 치열한 영역 중 하나이며 Amazon, Google, Microsoft, IBM 등을 포함한 대부분의 주요 공급업체는 데이터 수집, 데이터 준비를 포함한 다양한 머신 러닝 활동을 포괄하는 플랫폼 서비스에 고객을 등록하기 위해 경쟁하고 있습니다. , 데이터 분류, 모델 구축, 교육 및 애플리케이션 배포.

머신 러닝이 비즈니스 운영에 대한 중요성이 계속 증가하고 AI가 엔터프라이즈 환경에서 더욱 실용적이 됨에 따라 머신 러닝 플랫폼 전쟁은 더욱 심화될 것입니다.

딥 러닝과 AI에 대한 지속적인 연구는 보다 일반적인 응용 프로그램 개발에 점점 더 집중하고 있습니다. 오늘날의 AI 모델은 하나의 작업을 수행하도록 고도로 최적화된 알고리즘을 생성하기 위해 광범위한 교육이 필요합니다. 그러나 일부 연구자들은 모델을 보다 유연하게 만드는 방법을 모색하고 있으며 기계가 한 작업에서 학습한 콘텍스트를 미래의 다른 작업에 적용할 수 있도록 하는 기술을 찾고 있습니다.