머신러닝의 종류와 장단점

머신러닝이란?

머신러닝이란? 머신 러닝은 소프트웨어 애플리케이션이 명시적으로 프로그램되지 않고 결과를 예측하는 데 더 정확해질 수 있도록 하는 인공지능의 일종입니다. 머신 러닝 알고리즘은 이력 데이터를 입력으로 사용하여 새로운 출력 값을 예측합니다. 권장 엔진은 기계 학습의 일반적인 사용 사례입니다. 그 외의 일반적인 용도에는 부정행위 검출, 스팸 필터링, 말웨어 위협 검출, 비즈니스 프로세스 자동화, 예측 유지보수 등이 있습니다. 그렇다면 머신러닝이 중요한 이유는 무엇일까요? 머신러닝은 고객의 행동과 비즈니스 운용 패턴의 동향을 파악할 수 있을 뿐만 아니라 신제품 개발을 지원하기 때문에 중요합니다. 페이스북, 구글, 우버와 같은 오늘날의 많은 선두 기업들은 기계 학습을 그들 운영의 중심 부분으로 만듭니다. 머신러닝은 많은 기업에 있어서 중요한 경쟁상의 차별화 요소가 되고 있습니다. 이러한 머신러닝에는 어떤 종류가 있을까요? 고전적인 기계 학습은 알고리즘이 예측에서 더 정확해지는 방법을 학습하는 방법에 따라 종종 분류됩니다. 우선은 4가지 기본 접근법이 있습니다. 그것은 바로 지도 학습, 비지도 학습, 반지도 학습 및 강화 학습입니다. 데이터 과학자들이 사용하는 알고리즘의 유형은 예측하려는 데이터 유형에 따라 달라집니다. 먼저 지도 학습입니다. 이러한 유형의 기계 학습에서 데이터 과학자는 알고리즘에 레이블이 지정된 훈련 데이터를 제공하고 알고리즘이 상관 관계를 평가할 변수를 정의합니다. 알고리즘의 입력과 출력이 모두 지정됩니다. 그리고 비지도 학습입니다. 이러한 유형의 기계 학습에는 레이블이 없는 데이터에 대해 훈련하는 알고리즘이 포함됩니다. 알고리즘은 데이터 세트를 스캔하여 의미 있는 연결을 찾습니다. 알고리즘이 훈련하는 데이터와 알고리즘이 출력하는 예측 또는 권장 사항이 미리 정해져 있습니다. 다음으로 준지도 학습입니다. 기계학습에 대한 이 접근법에는 앞서 말한 두 가지 유형이 혼합되어 있습니다. 데이터 과학자는 대부분 교육 데이터라는 레이블이 붙은 알고리즘을 제공할 수 있지만 모델은 자유롭게 데이터를 탐색하고 데이터 세트에 대한 자신의 이해를 발전시킬 수 있습니다. 마지막으로 강화 학습입니다. 데이터 과학자는 일반적으로 강화 학습을 사용하여 명확하게 정의된 규칙이 있는 다단계 프로세스를 완료하도록 기계에 가르칩니다. 데이터 사이언티스트들은 어떤 작업을 완료하기 위한 알고리즘을 프로그래밍하고 어떻게 작업을 완료하는지 알아내는 동안 긍정적이거나 부정적인 신호를 준다. 그러나 대부분의 경우 알고리즘은 그 과정에서 취해야 할 단계를 스스로 결정합니다. 그렇다면 지도 머신러닝은 어떻게 작동할까요? 감독된 기계 학습을 위해서는 데이터 과학자가 라벨이 부착된 입력과 원하는 출력을 모두 사용하여 알고리즘을 훈련해야 합니다. 지도 학습 알고리즘은 다음 작업에 적합합니다. 먼저 이진 분류입니다. 데이터를 두 범주로 나눕니다. 그리고 다중 클래스 분류입니다. 두 가지 이상의 답변 중 하나를 선택합니다. 그리고 회귀 모형화입니다. 이것은 연속형 값을 예측합니다. 마지막으로 앙상블링입니다. 여러 기계 학습 모델의 예측을 결합하여 정확한 예측을 생성합니다. 다음으로 머신러닝의 장단점에 대해서 알아보겠습니다. 머신러닝에서는 고객의 행동을 예측하는 것부터 자율주행차의 오퍼레이팅 시스템의 형성에 이르기까지 다양한 활용 사례가 나타나고 있습니다. 이점에 관한 머신러닝은 기업이 고객을 보다 깊이 있게 이해하는 데 도움이 됩니다. 머신 러닝 알고리즘은 고객 데이터를 수집하여 시간 경과에 따른 행동과 관련지어 학습할 수 있으며, 고객의 요구에 따라 제품 개발 및 마케팅 이니셔티브를 팀이 조정할 수 있도록 지원합니다. 일부 기업은 비즈니스 모델에서 기계 학습을 주요 동력으로 사용합니다. 예를 들어서 우버는 운전자와 라이더를 연결하기 위해 알고리즘을 사용합니다. 구글은 기계 학습을 사용하여 검색에서 승차 광고를 내보냅니다. 하지만 머신러닝에는 단점이 따릅니다. 무엇보다도 그것은 비쌀 수 있습니다. 기계학습 프로젝트는 일반적으로 높은 급여를 받는 데이터 과학자가 주도합니다. 이러한 프로젝트에는 비용이 많이 드는 소프트웨어 인프라스트럭처도 필요합니다. 특히 기계학습 편향의 문제도 있습니다. 특정 모집단을 제외하거나 오류를 포함하는 데이터 세트에 대해 훈련된 알고리즘은 기껏해야 실패하거나 최악의 경우 차별적인 세계의 부정확한 모델을 초래할 수 있습니다. 기업이 편향된 모델을 기반으로 핵심 비즈니스 프로세스를 수행할 경우 규제 및 평판이 손상될 수 있습니다. 인간이 해석할 수 있는 머신러닝의 중요성에 대해서 살펴보겠습니다. 모델이 복잡할 때는 특정 ML 모델의 작동 방식을 설명하는 것이 어려울 수 있습니다. 데이터 과학자가 간단한 기계 학습 모델을 사용해야 하는 업종도 있습니다. 모든 결정이 어떻게 내려졌는지를 설명하는 것이 비즈니스에 중요하기 때문입니다. 특히 은행이나 보험 등 법령 준수 부담이 큰 업종에서 그렇습니다. 복잡한 모델은 정확한 예측을 생성할 수 있지만 일반인에게 출력이 어떻게 결정되었는지 설명하는 것은 어려울 수 있습니다. 이러한 머신러닝의 미래에 대해서 살펴보자면 머신러닝 알고리즘은 수십 년 동안 존재해 왔지만 인공지능이 두드러지면서 새로운 인기를 얻고 있습니다. 특히 딥 러닝 모델은 오늘날의 가장 진보된 AI 애플리케이션을 강력하게 지원합니다. 머신러닝 플랫폼은 엔터프라이즈 테크놀로지의 가장 경쟁력 있는 분야 중 하나입니다. 아마존, 구글, 마이크로소프트, IBM 등 대부분의 주요 벤더는 데이터 수집, 데이터 준비, 데이터 분류, 모델 구축 등 다양한 머신러닝 활동을 망라하는 플랫폼 서비스에 고객을 등록하기 위해 경쟁하고 있습니다. 비즈니스 운영에 있어 기계 학습의 중요성이 계속 높아지고 기업 환경에서 AI가 더욱 실용화됨에 따라 기계 학습 플랫폼 전쟁은 더욱 치열해질 것입니다. 딥 러닝과 AI에 대한 지속적인 연구는 점점 더 일반적인 애플리케이션 개발에 초점을 맞추고 있습니다. 오늘날의 AI 모델은 하나의 작업을 수행하도록 고도로 최적화된 알고리즘을 생산하기 위해 광범위한 교육이 필요합니다. 그러나 일부 연구자들은 모델을 보다 유연하게 만드는 방법을 모색하고 있으며, 기계가 하나의 작업에서 학습한 컨텍스트를 미래의 다른 작업에 적용할 수 있는 기술을 찾고 있습니다. 지금까지 머신러닝의 종류와 장단점에 대해서 살펴봤습니다.