기계도 공부한다? 머신러닝이 스스로 학습하는 비밀!

사람도 아닌데 공부한다고?

사람처럼 기계도 '학습'할 수 있다는 사실, 알고 계셨나요? 머신러닝(Machine Learning)은 데이터를 통해 기계가 스스로 학습할 수 있도록 도와주는 기술입니다. 기계가 어떻게 데이터를 학습하고, 새로운 상황에 대처할 수 있는지 그 원리를 파헤쳐 봅시다.

 

머신러닝의 세 가지 학습 방식

• 지도학습 (Supervised Learning): 마치 문제집의 답을 보며 공부하는 것처럼, 기계에 정답을 알려주고 학습시킵니다. 예를 들어, 고양이와 강아지 사진에 각각의 라벨을 달아주어 기계가 두 동물을 구분할 수 있도록 합니다.

 

• 비지도학습 (Unsupervised Learning): 기계가 데이터를 통해 스스로 패턴을 찾아냅니다. 주로 고객 세분화에 사용되며, 특정 그룹을 정의하지 않고도 데이터의 유사성을 기준으로 분류합니다. 예를 들어, 고객의 구매 패턴을 바탕으로 특정 상품 추천이 가능합니다.

 

• 강화학습 (Reinforcement Learning): 보상과 패널티를 주며 기계가 학습하는 방식입니다. 게임 AI나 자율 주행에서 많이 사용되며, 목표에 도달하기 위해 최적의 행동을 찾는 데 도움을 줍니다.

 

머신러닝의 원리, 더 깊이 이해하기

 

기계가 학습하는 방식은 그 목적에 따라 다양합니다.

데이터와 학습 방법의 선택에 따라 최종 AI 성능은 크게 달라질 수 있습니다.