머신러닝(Machine Learning) 개념 정의와 활용 사례
"지극히 개인화된 맞춤 AI 뒤에는 머신러닝이 있다"
넷플릭스·유튜브처럼 이젠 나만을 위해 개인화된 AI, 여러분들은 일상 속에서 흔히 사용자 기반 추천기능을 사용하고 있을 텐데요. 이러한 알고리즘 운영에는 머신러닝에서부터 출발되었습니다. 그렇다면 머신러닝이 무엇일까요? 그대로 직역하면 “기계가 배운다”는 뜻을 가지고 있는데요. 기계가 무엇을 어떻게 배울 수 있을지 또한 배운 것을 어디에 어떻게 사용할 수 있을지 등 오늘은 머신러닝의 개념과 주요 역할 그리고 사례를 통해 머신러닝의 활용 장점을 쏙쏙 뽑아보겠습니다.
일일이 데이터를 수집하고 수작업했던 과거 엔지니어🧑💻
머신러닝의 탄생 배경을 알기 위해서는 과거 엔지니어가 AI를 다뤘던 때부터 돌아 볼 수 있을 것 같은데요. 과거에는 인공지능 개발자들은 각 분야 전문가들이 만든 많은 양의 샘플들을 일일이 데이터 베이스화 하여 자료를 수작업으로 컴퓨터에 직접 등록하는 방법을 사용했습니다. 📁
하지만 이러한 방법은 아시다시피, 필연적으로 많은 시간과 노력 비용이 발생하게 됩니다. 또한, 사람이 명확하게 구분하기 어려운 ‘규칙’과 ‘변수’가 등장하게 되면서부터 시간과 비용을 효율적으로 사용할 수 있도록 고안된 방법이 지금의 ‘머신러닝’ 입니다.
머신러닝은 컴퓨터를 인간처럼 학습시켜 컴퓨터가 새로운 규칙을 생성할 수 있지 않을까 하는 시도에서 시작되어 컴퓨터가 스스로 학습할 수 있도록 도와주는 알고리즘이나 기술을 개발하는 분야를 생성하게 되었는데요.
기계를 인간 행동의 지식에서 나온것과 같이 행동하게 만드는 것이 AI이라면, 그 기계를 지속적으로 학습시켜 알아서 잘! 행동하게 만드는 것이 ‘머신러닝’이라고 볼 수 있습니다.
머신러닝의 개념, 본격적으로 알아봅시다💡
즉, 머신러닝은 알고리즘을 이용하여 데이터를 분석하고, 분석결과를 스스로 학습한 후, 이를 기반으로 어떠한 판단이나 예측을 하는 것을 의미합니다. 따라서 머신러닝에서는 양질의 데이터가 매우 중요한 역할을 하며 양질의 데이터를 많이 보유할수록 보다 높은 성능을 이끌어낼 수 있게 됩니다.
인공지능 개발자들은 전문가까지는 아니더라도 데이터로부터 사람 수준의 간단한 지능을 구현할 방법을 고민하게 되었고, 데이터에 사람이 생각하는 정답을 매겨서 계산하고, 사람의 생각과 차이가 나는 오류를 줄여가는 방법으로 수정하는 등 여러 과정을 반복함으로써 사람의 생각과 유사하게 만들 수 있을 것이라는 방법을 생각했습니다. 이러한 과정을 '학습'이라고 부르고, 학습 결과로 얻어진 지능을 실제 응용에 적용하는 이 기술을 바로 '머신러닝(MachineLearning)' 이라고 부릅니다.
인공지능-머신러닝-딥러닝 🤖
자, 여기까지 왔다면 머신러닝과 함께 딥러닝이라는 키워드 또한 많이 들어봤을 수 있을 텐데요. 머신러닝이 인공지능을 구현하는 방법 중 하나라면, 딥러닝은 머신러닝의 여러 방법 중 하나의 방법론이라고 볼 수 있습니다. 머신러닝은 학습에 필요한 특징을 사람이 직접 제공해야 한지만, 딥러닝은 스스로 특징을 추출해서 데이터 학습에 적용할 수 있습니다.
🤖 인공지능: 사고나 학습 등 인간이 가진 지적 능력을 컴퓨터를 통해 구현하는 기술
💡 머신러닝: 컴퓨터가 스스로 학습하여 인공지능 성능을 향상 시키는 기술 방법
🧠 딥러닝: 인간의 뉴런과 비슷한 인공신경망 방식으로 정보를 처리
의사결정 가능한 머신러닝의 장점
이렇게 점진적으로 진화된 머신러닝, 딥러닝 기술은 사람의 생각을 대신 결정해줄 수 있을 정도로 의사 결정 지원이 가능한 형태로 진화해갔는데요. 다음과 같은 장점이 있습니다.
1️⃣ 인간이 놓칠 수 있는 데이터 추세 패턴을 식별 가능
2️⃣ 설정 후 사람의 개입 없이 작업 가능
3️⃣ 시간이 지남에 따라 결과값이 더 정확함
4️⃣ 동적, 대용량 및 복잡한 데이터 환경에서 다양한 데이터 형식을 처리
"인프라 활용 효율과 사용자 편의성을
강화한 머신러닝 솔루션 아스트라고"
위에서 살펴본 장점과 같이 머신러닝과 딥러닝의 융합체인 ChatGPT를 시작으로 AI를 도입하려는 기업이 늘어나면서 머신러닝 기술을 시도하려는 기업도 덩달아 늘고 있습니다. 하지만 머신러닝 기술을 활용하기 위해서는 하드웨어 인프라 관리, 데이터 확보 및 정제, 모델 알고리즘까지 폭넓은 지식과 이해력이 필요한데요.
그러한 한계점을 보완하기 위하여 만들어진 씨이랩의 astrago는 모델 허브를 통해 초보자도 쉽게 머신러닝을 시도해 볼 수 있습니다. 모델 허브에 'SOTA(State Of The Art)'라고 분류되는 최신 오픈소스 모델과 그 사용법이 탑재되어 있으며,
코딩 없이 GUI 만으로 학습을 진행할 수 있습니다. 그 외에도 모니터링 및 인프라 관리 기능까지 제공하여 머신러닝을 시도하고 싶은 기업들의 니즈를 모두 충족시켜줄 수 있습니다.
이 외에도 가상의 학습 데이터를 생성해 내는 X-Gen 솔루션과 AI 용 서버도 함께 판매하기 때문에 머신러닝을 도입하려는 기업과 개발자의 고민을 한 번에 해결해 줄 수 있습니다.
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