머신 러닝의 정의와 응용 분야

머신 러닝의 정의

기계를 생각하는 장치로 바꾸는 것은 생각만큼 쉬운 일이 아닙니다. 강력한 AI는 기계가 인간처럼 이해하도록 훈련하는 머신 러닝을 통해서만 달성할 수 있습니다. 머신 러닝은 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 시스템이 경험을 통해 학습하고 개선할 수 있도록 하는 AI의 응용 프로그램입니다. 머신 러닝은 데이터에 액세스하고 스스로 학습하는 데 사용할 수 있는 컴퓨터 프로그램 개발에 중점을 둡니다.

원리

인간의 두뇌가 지식과 이해를 얻는 것과 유사하게, 머신 러닝은 훈련 데이터 또는 지식 그래프와 같은 입력에 의존하여 엔티티, 도메인 및 이들 간의 연결을 이해합니다. 엔티티가 정의되면 딥 러닝을 시작할 수 있습니다. 머신 러닝 프로세스는 직접적인 경험 또는 지시와 같은 관찰 또는 데이터로 시작됩니다. 제공된 예제를 기반으로 추론할 수 있도록 데이터에서 패턴을 찾습니다. 머신 러닝의 주요 목표는 컴퓨터가 사람의 개입이나 도움 없이 자율적으로 학습하고 그에 따라 조치를 조정할 수 있도록 하는 것입니다.

장점

머신 러닝이라는 용어는 IBM의 컴퓨터 과학자이자 AI 및 컴퓨터 게임의 선구자인 사무엘에 의해 만들어졌습니다. 사무엘은 체커 게임을 위한 컴퓨터 프로그램을 설계했습니다. 프로그램을 더 많이 플레이할수록 알고리즘을 사용하여 예측을 하고 경험에서 더 많이 배웠습니다. 머신 러닝은 데이터로부터 학습하고 예측할 수 있는 알고리즘의 분석 및 구성을 탐구합니다. 머신 러닝은 인간의 마음만으로는 복제할 수 없는 속도와 규모로 문제를 해결할 수 있기 때문에 가치가 있는 것으로 입증되었습니다. 단일 작업 또는 여러 특정 작업 뒤에 엄청난 양의 계산 능력이 있는 기계는 입력 데이터의 패턴과 관계를 식별하고 일상적인 프로세스를 자동화하도록 훈련될 수 있습니다.

데이터 예측

머신 러닝 알고리즘은 훈련 데이터라고 하는 샘플 데이터를 기반으로 수학적 모델을 구축하여 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 예측이나 결정을 내립니다. 이를 통해 정보 기업이 의사 결정을 개선하고 효율성을 최적화하며 실행 가능한 데이터를 대규모로 캡처하는 데 사용할 수 있는 데이터 내 추세를 파악할 수 있습니다.

AI

머신 러닝은 프로세스를 자동화하고 데이터 기반 비즈니스 문제를 자율적으로 해결하는 AI 시스템의 기반을 제공합니다. 이를 통해 기업은 특정 인간의 능력을 대체하거나 강화할 수 있습니다. 현실 세계에서 볼 수 있는 일반적인 기계 학습 응용 프로그램에는 챗봇, 자율 주행 자동차 및 음성 인식이 포함됩니다.

응용분야

이미 모든 부문의 기업에서 혁신을 촉진하고 프로세스 효율성을 높이기 위해 널리 사용하고 있습니다. 2021년에는 41%의 기업이 팬데믹의 결과로 AI 출시를 가속화했습니다. 이 신규 기업은 이미 AI를 생산 중이거나 AI 기술을 적극적으로 시험하고 있는 기업의 31%에 합류하고 있습니다.

보안

머신 러닝 모델은 데이터 보안 취약점이 침해로 발전하기 전에 식별할 수 있습니다. 기계 학습 모델은 과거 경험을 통해 미래의 고위험 활동을 예측할 수 있으므로 위험을 사전에 완화할 수 있습니다.

금융

은행, 거래 중개 및 핀테크 회사는 기계 학습 알고리즘을 사용하여 거래를 자동화하고 투자자에게 금융 자문 서비스를 제공합니다.

의료

대규모 의료 데이터 세트를 분석하여 치료법 및 치료법의 발견을 가속화하고 환자 결과를 개선하며 일상적인 프로세스를 자동화하여 인적 오류를 방지하는 데 사용됩니다.

사기 탐지

AI는 금융 및 은행 부문에서 실시간으로 사기 행위를 적발하기 위해 다수의 거래를 자율적으로 분석하는 데 사용됩니다.

소매

AI 연구원과 개발자는 머신 러닝 알고리즘을 사용하여 구매자의 과거 선택과 과거, 지역 및 인구 통계 데이터를 기반으로 관련 제품 제안을 제공하는 AI 추천 엔진을 개발하고 있습니다.

단점

머신 러닝이 할 수 있는 것과 할 수 없는 것을 이해하는 것이 중요합니다. 인간 지능을 기계로 자동화하는 데 유용하지만, 데이터 관련 문제에 대한 완벽한 솔루션은 아닙니다. 머신 러닝은 지식을 기반으로 하지 않습니다. 일반적인 믿음과 달리 기계 학습은 인간 수준의 지능에 도달할 수 없습니다. 기계는 인간의 지식이 아니라 데이터에 의해 구동됩니다. 결과적으로 성능 훈련해야 하는 데이터의 양에 따라 결정됩니다. 기계 학습 모델은 훈련하기 어렵습니다. 데이터 과학자의 81%는 데이터로 AI를 훈련시키는 것이 예상보다 어렵다고 인정합니다. 기계를 훈련시키는 데는 시간과 자원이 필요합니다. 데이터 모델을 생성하려면 방대한 데이터 세트가 필요하며, 이 프로세스에는 수동으로 데이터 세트에 태그를 지정하고 분류하는 작업이 포함됩니다. 머신 러닝은 데이터 문제가 발생하기 쉽습니다. 기업의 96%는 데이터 품질, 데이터 레이블 지정 및 구축 모델 신뢰도와 관련된 교육 관련 문제를 경험했습니다. 머신 러닝은 종종 편향적입니다. 즉, 기계가 학습하고 결정을 내리는 방법에 대한 가시성이 없습니다. 따라서 편향 사례를 식별하면 원인을 식별할 수 있는 방법이 없습니다. 유일한 수단은 추가 데이터로 알고리즘을 다시 훈련시키는 것이지만 문제 해결을 보장할 수는 없습니다.