머신러닝(Machine Learning)은 무엇일까요?

서론

 

머신러닝(Machine Learning)은 무엇일까요? 머신러닝은 데이터를 다루는 방법 중 하나입니다. 데이터는 우리가 세상을 이해하고 예측하는 데 필요한 중요한 도구입니다. 이러한 데이터를 통해 우리는 과거의 패턴을 분석하고 미래를 예측할 수 있으며, 이는 다양한 분야에서 의사결정을 내리는 데 큰 도움이 됩니다. 이런 과정에서 핵심적인 역할을 하는 것이 바로 통계학과 머신러닝입니다. 통계학은 데이터로부터 패턴이나 통찰력을 얻는 과학의 한 분야로, 이는 세기 동안 수많은 발전을 이룩해 왔습니다. 그러나 최근 몇 년 사이에, 통계학의 전통적인 접근법에는 한계가 드러나기 시작했습니다.

 

특히, 빅데이터 시대에 접어들면서 데이터의 양과 복잡성이 급격히 증가하였고, 이에 따라 통계학만으로는 데이터에서 유용한 정보를 추출하는데 어려움이 생겼습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 등장한 것이 바로 머신러닝입니다. 머신러닝은 컴퓨터가 학습 데이터를 바탕으로 스스로 패턴을 찾아내고 예측을 수행하는 알고리즘을 개발하는 분야로, 이는 통계학과 컴퓨터 과학이 결합한 결과입니다. 머신러닝은 통계학의 기본 원칙을 바탕으로 하되, 이를 대량의 데이터에 적용할 수 있는 방법을 제공합니다. 이 글에서는 통계학의 발전, 통계학과 머신러닝의 차이, 그리고 빅데이터와 머신러닝의 연관성에 대해 자세히 살펴보겠습니다. 이를 통해 우리는 데이터를 어떻게 이해하고 활용할 수 있는지, 그리고 이를 바탕으로 어떻게 더 나은 결정을 내릴 수 있는지에 대한 통찰력을 얻을 수 있을 것입니다.

 

머신러닝(Machine Learning)이란?

 

머신러닝은 인공지능의 한 분야로, 컴퓨터가 학습 데이터를 바탕으로 스스로 패턴을 찾아내고, 이를 통해 예측이나 의사결정을 수행할 수 있도록 하는 알고리즘을 개발하는 분야를 말합니다. 머신러닝의 주요 목표는 알려지지 않은 새로운 데이터에 대한 예측이나 결정을 가능하게 하는 일반화된 모델을 학습하는 것입니다. 이는 명시적으로 프로그래밍되지 않은 상태에서 컴퓨터가 학습할 수 있도록 하는 것을 의미하며, 이를 통해 컴퓨터는 데이터로부터 스스로 학습하고, 그 결과를 개선해 나갈 수 있습니다. 머신러닝은 지도학습, 비지도학습, 준지도학습, 강화학습 등 여러가지 방법론으로 나뉘며, 이는 학습 데이터의 종류와 학습 목표에 따라 달라집니다. 이러한 머신러닝의 방법론은 이미지 인식, 언어 번역, 의료 진단, 주식 시장 예측 등 다양한 분야에서 활용되고 있습니다.

 

머신러닝은 그 모델을 각 상황에 맞게 활용함으로써 문제 해결에 적절하게 사용할 수 있습니다.

 

머신러닝 모델

 

통계부터 머신러닝까지

 

1. 통계의 초기 발전(17-18세기): 통계학의 초기 발전은 주로 사회적, 경제적 이슈를 해결하기 위한 수단으로 사용되었습니다. 예를 들어, 인구 통계학은 국가의 인구를 파악하고 세금을 징수하는 데 필요한 도구로 발전했습니다. 또한, 확률 이론은 도박 문제를 해결하기 위해 개발되었습니다.

2. 통계적 추론의 등장(19-20세기): 19세기와 20세기에는 통계적 추론의 개념이 등장하였습니다. 이는 관측된 데이터를 바탕으로 일반적인 결론을 도출하는 과정을 의미합니다. 이 시기에는 카를 피어슨, 로널드 피셔 등의 통계학자들이 활동하였으며, 그들은 상관관계, 회귀, 분산 분석 등 통계의 기본 개념을 제시하였습니다.

3. 컴퓨터의 등장과 통계의 발전(20세기 중반~후반): 컴퓨터의 등장은 통계학에 큰 변화를 가져왔습니다. 컴퓨터를 이용하면 대량의 데이터를 빠르게 처리할 수 있게 되었고, 이를 통해 복잡한 통계 모델을 구축하고 예측을 수행할 수 있게 되었습니다.

4. 머신러닝의 등장(20세기 말 ~ 21세기 초): 통계학과 컴퓨터 과학이 결합하여 머신러닝이 탄생했습니다. 머신러닝은 컴퓨터가 학습 데이터를 바탕으로 스스로 패턴을 찾아내고 예측을 수행하는 알고리즘을 개발하는 분야입니다. 초기 머신러닝 알고리즘은 주로 통계적 방법론을 기반으로 하였으며, 이후 딥러닝 등의 복잡한 모델이 등장하면서 더욱 발전하였습니다. 이처럼, 통계학의 발전은 머신러닝의 기반이 되었으며, 이 둘은 서로 밀접하게 연결되어 있습니다. 현재도 머신러닝은 통계학의 원리를 기반으로 새로운 알고리즘을 개발하고, 통계학은 머신러닝의 결과를 해석하고 검증하는 데 사용되고 있습니다.

 

머신러닝과 통계학의 차이

 

머신러닝과 정통 통계학은 둘 다 데이터로부터 패턴이나 통찰력을 얻는 데 사용되는 방법론이지만, 목적과 접근 방식에는 차이가 있습니다.

1. 정통 통계학: 통계학은 데이터를 사용하여 모델을 만들고, 이 모델을 사용하여 현상을 설명하거나 미래를 예측합니다. 통계학에서는 주로 데이터를 설명하는 모델을 만드는 데 초점을 맞추며, 모델의 가정과 통계적 유의성을 중요하게 여깁니다. 또한, 통계학은 작은 양의 데이터에서도 안정적인 추정을 하는 데 효과적입니다.

2. 머신러닝: 머신러닝은 컴퓨터가 학습 데이터를 바탕으로 스스로 패턴을 찾아내고 예측을 수행하는 알고리즘을 개발하는 분야입니다. 머신러닝에서는 모델의 해석 가능성보다는 예측 성능을 중요하게 여기며, 대량의 데이터에서 복잡한 패턴을 찾아내는 데 유리합니다. 머신러닝과 빅데이터는 밀접한 관계를 가지고 있습니다.

3. 빅데이터: 빅데이터는 대량의 데이터를 말하며, 이런 대량의 데이터에서 유용한 정보를 찾아내는 것은 전통적인 통계적 방법론으로는 어려울 수 있습니다. 이런 문제를 해결하기 위해 머신러닝이 사용되며, 머신러닝 알고리즘은 대량의 데이터에서 복잡한 패턴을 찾아내고, 이를 바탕으로 예측을 수행합니다. 따라서, 빅데이터는 머신러닝의 발전을 촉진하였고, 머신러닝은 빅데이터에서 가치를 추출하는 데 중요한 도구로 사용되고 있습니다.

 

결론

 

오늘은 머신러닝(Machine Learning)은 무엇일까요?에 대해 답해보았습니다. 데이터의 수가 기하급수적으로 많아지면서 정통적인 통계학으로 다룰 수 없는 문제들도 머신러닝으로 해결할 수 있게 되었습니다. 머신러닝은 데이터를 분석하여 현재 밝혀지지 않은 결과를 예측하기 위해 사용되는 것이 일반적입니다. 이러한 예측을 통해 우리의 현재 행동을 설정할 수 있고, 이는 우리에게 직접적인 영향을 준다고 볼 수 있습니다. 즉, 이론을 넘어서 실제적인 부분으로써 우리의 생활을 풍요롭게하고 있습니다. 그렇다면 이 머신러닝은 어떻게 수행되는 것일까요? 다음 번에는 머신러닝의 절차와 작동원리에 대해 다루도록 하겠습니다.