머신러닝, 기계학습(Machine Learning) 이란 무엇인가요?

기계학습, 영어로는 Machine Learnning 이라고 부르며,

약어로는 ML 이라고 많이 표현하고 있으며

인공지능의 범주에 포함되는 컴퓨터과학을 이용한 컴퓨터 알고리즘 연구의 한 분야입니다.

 

 

 

인공지능을 시각화 해서 분류해 보면 대략적으로 

아래와 같이 분류할 수 있습니다.

기계가 학습을 한다고요???????

어떻게 그게 가능하지? 많이 궁금할텐데요

 

쉽게 접근하기위해 

영화 터미네이터를 생각해 볼께요

 

 

미래에서 현재로 파견된 터미네이터는 

현재라는 생소한 환경에서 

사람과 옷, 무기, 오토바이등을 인식합니다.

누가 가르쳐 주지 않았지만,

아래와 같은 과정을 통해 기계가 스스로 대상을 인식하게 됩니다.

 

1. 시각(초고성능 카메라)으로 대상을 탐색합니다.

2. 인식하려는 물건에 초점을 맞추고 사각형 박스로 구분을 합니다.

 

3. 사각형 박스의 물건을 인공지능 알고리즘을 통해 분석합니다.

* 인공지능 알고리즘 : 문제를 해결하기 위해 인간의 사고능력을 모방하는 소프트웨어 또는 프로그램

 

 

4. 사각형 박스 안 물건의 특징을 이진수 배열로 뽑아냅니다.[01000101] ... [00010100]

 

5. 미리 만들어 놓은 정답[개, 고양이, 오토바이...] 과 비교를 합니다.

 * 예를 들면 고양이[00000001], 개[[00000002], 오토바이[[00000003] 같이 객체의 특징을 수치화해서 저장해 둡니다.

 

6. 수많은 비교를 통해 일치하는 확률(예를 들어 90% 이상)을 계산합니다.

 

7. 사각형 박스 안 물건을 오토바이로 분류하고 인식하게 됩니다.

 

터미네이터 영화의 한 장면을 사례로 들어

기계학습 알고리즘이 어떤 과정을 거쳐 사물을 인식하는지 설명해 보았습니다.

 

다시 말하자면 기계학습이란?

인간의 고유한 능력인 

사물을 인지(인식)하고,

사물을 분류(판단)하며

현상을 추론(추측, 예측) 하는 능력을 

컴퓨터과학과 통계학, 데이터과학 등을 활용하여

정확도가 띄어난 알고리즘, 프로그램, 소프트웨어를 개발하고 연구하는 것이라 하겠습니다.