머신러닝(Machine Learning)이란 무엇인가

머신러닝(Machine Learning)은 컴퓨터가 명시적인 프로그래밍 없이 데이터를 통해 스스로 학습하고 예측하거나 결정을 내리는 인공지능(AI)의 한 분야입니다. 머신러닝은 데이터로부터 패턴을 인식하고, 그 패턴을 기반으로 미래의 데이터나 상황을 예측하는 알고리즘을 사용합니다.

 

머신러닝은 크게 세 가지 주요 학습 방법으로 구분됩니다.

1. 지도 학습 (Supervised Learning)

• 특징: 사람이 정답을 알려주고, 그걸 보고 배우는 방식입니다.
• 예시: 수학 문제를 풀 때, 답을 보고 푸는 방법을 배우는 것과 비슷합니다.
• 실제 예시: 고양이와 개 사진을 구별하는 프로그램은, 고양이와 개 사진을 보고 "이건 고양이, 이건 개"라고 알려주면, 그걸 바탕으로 새로운 사진을 봤을 때 고양이인지 개인지 구별할 수 있습니다.

2. 비지도 학습 (Unsupervised Learning)

• 특징: 정답 없이 데이터를 보고 스스로 패턴을 찾아내는 방법입니다.
• 예시: 여러 사진을 보고 비슷한 것끼리 묶는 것과 같습니다.
• 실제 예시: 쇼핑몰에서 사람들이 자주 구매하는 제품들을 묶어주는 시스템 (예: "이 사람은 이 제품도 좋아할 거예요")이 바로 비지도 학습에 해당합니다.

3. 강화 학습 (Reinforcement Learning)

• 특징: 어떤 행동을 시도하면서, 잘하면 보상을 받고 배우는 방식입니다.
• 예시: 자전거를 처음 배울 때 넘어지기도 하고, 점점 잘 타게 되는 것과 비슷합니다.
• 실제 예시: 자율주행 자동차는 도로에서 운전하면서 "잘 갔다!"라는 보상을 받고, 실수하면 "잘못했다!"라는 피드백을 받아 점점 운전 실력을 향상시킵니다.