머신러닝이란? 뜻과 개념, 전망

머신러닝이란?

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머신러닝이란?

 

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4차 산업혁명 시대 속 인공지능 기술력 향상 및 상용화 속도 증가 추세다. 이러한 상황 속 기업들은 AI 전문 인력 채용 확대하며 역량 강화 노력 기울이고 있다. 또한 IT기업뿐만 아니라 제조업, 유통업에서도 AI 도입 활발하다. 금융권에서는 챗봇 서비스 출시 통해 고객 편의성 증대 위한 시도 활발히 진행 중이다. 이렇듯 우리 삶 곳곳에 침투하여 영향력 발휘할 AI기술력 관련해서 주목해야 할 키워드가 바로 ‘머신러닝’이다. 그렇다면 머신러닝이란 무엇이며 앞으로의 전망은 어떻게 될까?

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머신러닝 뜻과 개념, 전망

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머신러닝 뜻과 개념, 전망

 

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알파고와 이세돌 9단의 바둑 대결 덕분에 인공지능(AI)라는 단어는 이제 낯설지 않다. 인간 고유의 영역으로만 여겨졌던 바둑마저도 기계가 정복했으니 머지않아 모든 분야에서 인간을 뛰어넘을지도 모른다. 이러한 시대 흐름에 발맞춰 다양한 산업군에서 관련 기술 개발에 박차를 가하고 있다. 그리고 그 중심에는 머신러닝이 자리 잡고 있다. 우선 머신러닝 개념부터 짚고 넘어가 보자. 쉽게 말해 컴퓨터가 데이터를 학습하여 미래를 예측하는 기술이다. 기존 방식과는 달리 빅데이터를 기반으로 하기 때문에 정확도가 높다. 뿐만 아니라 방대한 양의 정보를 수집 및 분석하므로 시간 단축 측면에서도 효율적이다. 그럼 지금부터 구체적으로 살펴보도록 하자.

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마무리

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머신러닝의 활용

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머신러닝 종류로는 지도학습과 비지도학습이 있다. 전자는 정답이 정해져 있어 입력된 값과 출력값 사이의 관계를 알려주면 된다. 반면 후자는 답이 없기 때문에 주어진 데이터만으로 패턴을 찾아야 한다. 따라서 고도의 사고력과 창의력이 요구된다. 이외에도 강화학습과 딥러닝이 있는데 각각 장단점이 존재한다. 먼저 강화학습은 보상체계를 통해 행동을 유도하는 방식이다. 가령 강아지 사진을 보여주고 먹이를 주면 나중에는 알아서 침대로 간다.

반대로 주지 않으면 침대 근처에도 가지 않는다. 다음으로 딥러닝은 심층신경망을 활용하는데 이미지나 음성 인식률이 매우 뛰어나다. 다만 처리 속도가 느리고 용량이 크다는 단점이 있다. 이렇게 살펴본 바와 같이 머신러닝은 4차 산업혁명 시대 핵심 기술로서 주목받고 있다. 향후 5년 내에 자율주행 자동차 상용화가 이루어질 예정인데 이때 적용될 확률이 높다고 한다. 물론 우려의 목소리도 적지 않다. 일자리 감소라든지 윤리적 문제 등 해결해야 할 과제가 산적해 있기 때문이다. 아무쪼록 긍정적인 방향으로 잘 풀렸으면 하는 바람이다.

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