머신 러닝이란 무엇입니까?
인간이 하는 방식으로 데이터를 분석하고 학습하도록 기계를 훈련시키는 과학.
기계 학습이란 무엇이며 어떻게 작동합니까?
머신 러닝(ML)은 데이터의 수학적 모델을 사용하여 컴퓨터가 직접적인 지시 없이 학습할 수 있도록 하는 프로세스입니다.
인공 지능(AI)의 하위 집합으로 간주됩니다. 기계 학습은 알고리즘을 사용하여 데이터 내의 패턴을 식별한 다음 이러한 패턴을 사용하여 예측을 수행할 수 있는 데이터 모델을 생성합니다. 데이터와 경험이 늘어남에 따라 머신 러닝의 결과는 더 정확해집니다.
마치 인간이 더 많은 연습을 통해 향상되는 방식과 비슷합니다.
머신 러닝의 적응성은 데이터가 항상 변경되고, 요청 또는 작업의 특성이 항상 변경되거나, 솔루션 코딩이 사실상 불가능한 시나리오에서 탁월한 선택이 됩니다.
머신 러닝과 AI의 관계
기계 학습은 AI의 하위 집합으로 간주됩니다. "지능형" 컴퓨터는 사람처럼 생각하고 스스로 작업을 수행합니다. 인간의 추론을 모방하도록 컴퓨터를 훈련시키는 한 가지 방법은 인간의 두뇌를 모델로 한 일련의 알고리즘인 신경망을 사용하는 것입니다.
머신 러닝과 예측 분석의 관련성
머신 러닝은 일종의 예측 분석이지만 주목할 만한 뉘앙스는 머신 러닝이 더 많은 데이터를 얻을수록 실시간 업데이트로 구현하기가 훨씬 더 쉽다는 것입니다. 예측 분석은 일반적으로 정적 데이터 세트와 함께 작동하며 업데이트를 위해 새로 고쳐야 합니다.
머신 러닝과 딥 러닝의 관계
딥 러닝은 NN(신경망)을 사용하여 답변을 제공하는 특수한 형태의 기계 학습입니다. 자체적으로 정확도를 결정할 수 있는 딥 러닝은 정보를 인간의 두뇌와 같이 분류하고 가장 인간과 유사한 AI를 지원합니다.
머신 러닝의 이점
기계 학습에는 많은 응용 프로그램이 있으며 가능성은 지속적으로 확장되고 있습니다. 기업이 머신 러닝 프로젝트를 통해 달성한 몇 가지 주요 이점은 다음과 같습니다.
통찰력 발견
기계 학습은 정형 데이터와 비정형 데이터 모두에서 패턴이나 구조를 식별하는 데 도움이 되며 데이터가 전달하는 이야기를 식별하는 데 도움이 됩니다.
데이터 무결성 향상
머신 러닝은 데이터 마이닝에 탁월하며 한 단계 더 나아가 시간이 지남에 따라 능력을 향상시킬 수 있습니다.
사용자 경험 향상
적응형 인터페이스, 대상 콘텐츠, 챗봇 및 음성 지원 가상 비서는 모두 기계 학습이 고객 경험을 최적화하는 데 도움이 되는 방법의 예입니다.
위험 감소
사기 전술이 끊임없이 변화함에 따라 머신 러닝은 성공하기 전에 시도를 포착하기 위해 새로운 패턴을 모니터링하고 식별하여 보조를 맞춥니다.
고객 행동 예측
머신 러닝은 고객 관련 데이터를 마이닝하여 패턴과 행동을 식별하는 데 도움이 되므로 제품 권장 사항을 최적화하고 가능한 최고의 고객 경험을 제공할 수 있습니다.
비용 절감
머신 러닝 애플리케이션 중 하나는 시간과 리소스를 확보하여 팀이 가장 중요한 일에 집중할 수 있도록 하는 프로세스 자동화입니다.
기계 학습 기술
사람들이 기계 학습에서 사용하는 세 가지 주요 기술이 있습니다.
지도 학습
레이블 또는 구조가 있는 데이터 세트를 처리하는 데이터는 교사 역할을 하고 기계를 "훈련"시켜 예측 또는 결정을 내리는 능력을 향상시킵니다.
비지도 학습
레이블이나 구조가 없는 데이터 세트를 지정하고 데이터를 클러스터로 그룹화하여 패턴과 관계를 찾습니다.
강화 학습
인간 오퍼레이터를 대체하는 에이전트(누군가 또는 무언가를 대신하는 컴퓨터 프로그램)는 피드백 루프를 기반으로 결과를 결정하는 데 도움이 됩니다.
기계 학습이 문제를 해결하는 방법
다음은 문제를 해결하는 데 사용되는 기계 학습 프로세스의 개요입니다.
1단계: 데이터 수집 및 준비
데이터 소스가 식별되면 사용 가능한 데이터가 컴파일됩니다. 보유한 데이터 유형은 사용할 수 있는 기계 학습 알고리즘을 알려주는 데 도움이 됩니다. 데이터를 검토하면 이상 징후가 식별되고 구조가 개발되며 데이터 무결성 문제가 해결됩니다.
2단계: 모델 학습
준비된 데이터는 훈련 세트와 테스트 세트의 두 그룹으로 나뉩니다. 훈련 세트는 기계 학습 모델을 최고의 정확도로 조정하는 데 사용되는 데이터의 큰 부분입니다.
3단계: 모델 검증
최종 데이터 모델을 선택할 준비가 되면 테스트 세트를 사용하여 성능과 정확도를 평가합니다.
4단계: 결과 해석
결과를 검토하여 통찰력을 찾고 결론을 도출하고 결과를 예측하십시오.
기계 학습은 무엇을 할 수 있습니까?
값 예측
변수 간의 원인과 결과를 식별하는 데 도움이 되는 회귀 알고리즘은 값에서 모델을 만든 다음 예측에 사용합니다. 회귀 연구는 제품 수요를 예측하거나 판매 수치를 예측하거나 캠페인 결과를 예측하는 데 도움이 되는 미래를 예측하는 데 도움이 됩니다.
비정상적인 상황 식별
잠재적인 위험을 발견하는 데 자주 사용되는 이상 탐지 알고리즘은 예상 기준을 벗어난 데이터를 찾아냅니다. 장비 오작동, 구조적 결함, 텍스트 오류 및 사기 사례는 기계 학습을 사용하여 문제를 해결하는 방법의 예입니다.
구조 찾기
클러스터링 알고리즘은 종종 기계 학습의 첫 번째 단계로 데이터 세트 내의 기본 구조를 드러냅니다. 공통 항목을 분류하는 클러스터링은 시장 세분화에 일반적으로 사용되며 가격을 선택하고 고객 선호도를 예측하는 데 도움이 되는 통찰력을 제공합니다.
카테고리 예측
분류 알고리즘은 정보에 대한 올바른 범주를 결정하는 데 도움이 됩니다. 분류는 클러스터링과 유사하지만 미리 정의된 레이블이 할당되는 지도 학습에 적용된다는 점에서 다릅니다.
머신러닝 엔지니어는 어떤 일을 하나요?
기계 학습 엔지니어는 다양한 데이터 파이프라인에서 수집한 원시 데이터를 필요에 따라 적용하고 확장할 수 있는 데이터 과학 모델로 변환합니다. 기계 학습 엔지니어는 구조화된 데이터를 함께 작업하는 데이터 과학자가 정의한 모델에 연결합니다. 또한 기계 학습 엔지니어는 기계, 컴퓨터 및 로봇이 수신 데이터를 처리하고 패턴을 식별할 수 있도록 하는 알고리즘을 개발하고 프로그램을 빌드합니다.
기계 학습 알고리즘에 대한 간략한 입문서
기계 학습 알고리즘은 데이터 내의 패턴을 식별하여 데이터 과학자가 문제를 해결하는 데 도움이 됩니다. 기계 학습 알고리즘은 값을 예측하고, 비정상적인 발생을 식별하고, 구조를 결정하고, 범주를 생성할 수 있습니다. 가지고 있는 데이터 유형과 찾고 있는 결과에 따라 다른 알고리즘을 사용하게 됩니다. 알고리즘은 일반적으로 기술(지도 학습, 비지도 학습 또는 강화) 또는 알고리즘 계열(분류, 회귀 및 클러스터링 포함) 별로 그룹화됩니다. 기계 학습 알고리즘에 대해 자세히 알아보세요.
다양한 산업에서 머신 러닝을 사용하는 방법
여러 산업 분야의 기업에서 다양한 방식으로 머신 러닝을 사용하고 있습니다. 다음은 주요 산업에서 기계 학습의 몇 가지 예입니다.
은행 업무 및 재원
위험 관리 및 사기 방지는 기계 학습이 재정적 맥락에서 엄청난 가치를 추가하는 핵심 영역입니다.
보건 의료
진단 도구, 환자 모니터링 및 발병 예측은 기계 학습이 환자 치료를 개선하는 데 어떻게 도움이 될 수 있는지 보여주는 많은 예 중 일부입니다.
교통
교통 이상 식별, 배송 경로 최적화 및 자율 주행 자동차는 기계 학습이 운송에 긍정적인 영향을 미칠 수 있는 방법의 예입니다.
고객 서비스
질문에 답하고, 고객 의도를 측정하고, 가상 지원을 제공하는 것은 기계 학습이 고객 서비스 산업을 지원하는 방법의 예입니다.
소매
기계 학습은 소매업체가 구매 패턴을 분석하고 제안 및 가격을 최적화하고 데이터를 사용하여 전반적인 고객 경험을 개선하는 데 도움이 됩니다.
농업
노동력 부족을 해결하기 위한 로봇 개발, 식물 질병 진단, 토양 건강 모니터링은 기계 학습이 농업을 개선할 수 있는 방법의 예입니다. 이 비디오를 시청하여 기계 학습이 농부의 작물 수확량을 30%까지 높이는 데 어떻게 도움이 되었는지에 대한 예를 확인하십시오.
머신 러닝 플랫폼에서 찾아야 할 것
기계 학습 플랫폼을 선택할 때 다음 기능을 갖춘 솔루션을 찾으십시오.
클라우드 컴퓨팅
설정 및 배포가 간편한 클라우드는 모든 규모의 워크로드를 처리하는 데 적합하므로 고급 지식 없이도 데이터 소스를 연결하고 필요에 따라 확장할 수 있습니다.
접근 가능한 개발 환경
이상적인 플랫폼은 접근 가능한 저작 옵션으로 모든 기술 수준을 지원합니다. 광범위한 코드 작업을 하든 코딩 경험이 필요하지 않은 자동화 도구와 끌어서 놓기 인터페이스를 선호하든 상관없이 머신 러닝의 이점을 깨닫는 데 도움이 될 것입니다.
친숙한 기계 학습 프레임워크에 대한 기본 제공 지원 ONNX, Python, PyTorch, scikit-learn 또는 TensorFlow에 관계없이 알고 있고 좋아하는 도구로 작업할 수 있는 플랫폼을 찾으십시오.
엔터프라이즈급 보안
머신 러닝 인프라를 보호하는 데 도움이 되는 엔터프라이즈급 거버넌스, 보안 및 제어 기능이 포함된 플랫폼을 찾으십시오.
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