머신러닝이란? 활용 사례와 딥러닝 차이점은?

AI러닝의 일종이라 하는 '머신러닝'에 대해서 상세히 살펴봤습니다.

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알파고와 함께 딥러닝, 머신러닝이 화두가 되면서 아마 많은 사람들이 알파고는 딥러닝 기술을 이용했다고 생각할 것입니다. 하지만, 강화학습 기술을 이용한 알파고는 대량의 과거 바둑 기보를 통해 학습하고 자기 자신과 경기를 하면서 학습했습니다. 그 결과, 알파고는 전세계적인 프로 바둑 기사들을 압승하며 전적 73승 1패라는 기록을 세웠고, 오해와 함께 딥러닝과 머신러닝이 다시 수면 위로 올라오게 되었습니다. 

 

얼마 전까지만 해도 인공지능의 정의는 학자마다 주장하는 것이 달라 여러 가지가 정의가 존재했습니다. 이에 과학기술정보통신부 4차산업혁명위원회는 인공지능이란 "인지, 학습 등 인간의 지적능력(지능)의 일부 또는 전체를 컴퓨터를 이용해 구현하는 지능"을 의미한다고 정의했다는 것입니다. 즉, 인간의 사고 능력을 기계적으로 구현, 자동화한 시스템을 의미한다. 

 

그렇다면 여기서 말하는 머신러닝이 무엇인지, 이번 포스팅을 통해서 상세히 살펴보도록 하겠습니다.

 

머신 러닝은 사용하는 데이터를 기반으로 학습 또는 성능 향상을 지원하는 시스템을 구축하는 데 초점을 맞추는 인공 지능(AI)의 하위 집합체라 보시면 됩니다. 인간 지능을 모방하는 시스템 또는 머신을 나타내는 광범위한 용어인 인공 지능, 일명 AI와 머신러닝이 함께 논의 되는 경우가 많고 서로 바꿔서 사용되기도 하지만 동일한 의미를 가지고 있진 않습니다.

 

오늘날 머신러닝은 우리 일상생활 저변에서 사용되고 있습니다. 은행 업무를 보거나, 온라인 쇼핑을 하거나, 소셜 미디어를 사용할 때 머신러닝 알고리즘이 작동하여 우리의 경험을 효율적이고 매끄럽고 안전하게 만듭니다. 머신러닝 및 관련 기술은 빠르게 발전하고 있으며 성장 가능성은 무궁무진합니다.

 

여기서 머신러닝은 두가지의 학습 방법을 지니고 있다고 하는데 바로 지도/비지도 머신러닝입니다. 동력을 공급하는 엔진과 같은 알고리즘으로 예측하기 위해 데이터를 학습하는 방법에 각각의 차이점을 두고 있습니다. 일반적으로는 지도 머신러닝쪽이 잘 사용되고 비지도는 독립적인 접근 방식이라서 고급적인 교육이 필요하다고 합니다.

 

그렇다면 이 머신러닝이 사용되고 있는 사례는 존재하는가? 네. 존재한다고 할 수 있습니다. 다양한 주요 비즈니스 사용 사례에 유용합니다. 머신러닝에는 자동화, 의사 결정 시간 단축, 가치 실현 시간 단축이라는 아주 매력적인 특성이 있습니다. 이는 비즈니스 가시성을 향상하고 협업을 강화하는 것에서 시작됩니다.

 

 

앞서 언급된 또 다른 단어인 딥 러닝과의 차이점에 대해서도 궁금해하실 것 같은데, 알파고와 함께 언급되면서 주목을 끌고 있는 기술이긴 하나 실질적으로 딥 러닝은 머신 러닝의 하위 개념이라고 합니다. 실제로 머신 러닝에 해당하며 비슷한 방식으로 작동합니다

 

하지만 둘의 기능은 다른데, 기본 머신 러닝 모델은 그 기능이 무엇이든 점진적으로 향상되지만 약간의 안내가 필요합니다. AI 알고리즘이 부정확한 예측을 반환하면 엔지니어가 개입하여 조정해야 합니다. 딥 러닝 모델을 사용하면 알고리즘이 자체 신경망을 통해 예측의 정확성 여부를 스스로 판단할 수 있습니다. 즉, 딥 러닝 모델은 자체적인 컴퓨팅 방법, 즉 자체적인 두뇌가 있는 것처럼 보이는 기술을 통해 학습할 수 있습니다.

 

딥 러닝 모델은 인간이 결론을 내리는 방식과 유사한 논리 구조를 사용하여 데이터를 지속적으로 분석하도록 설계되었습니다. 이를 달성하기 위해 딥 러닝 애플리케이션은 인공 신경망이라는 계층화된 알고리즘 구조를 사용합니다. 인공 신경망의 설계는 인간 두뇌의 생물학적 신경망에서 영감을 얻어, 표준 머신 러닝 모델보다 훨씬 더 뛰어난 학습 프로세스를 제공하고 있습니다.

 

오늘날 고객 서비스 분야의 AI 애플리케이션 중 다수는 머신 러닝 알고리즘을 활용합니다. 이들 애플리케이션은 셀프 서비스를 유도하고, 상담원 생산성을 높이며, 워크플로의 안정성을 향상시키는 데 사용됩니다. 이러한 알고리즘에 공급되는 데이터는 지속적으로 유입되는 고객 쿼리로부터 발생하며, 여기에는 고객이 직면한 문제에 대한 관련 컨텍스트가 포함됩니다.

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딥러닝과 머신 러닝은 계속해서 개선되어 가고 있으며, 고객 서비스 분야에서 인공 지긍의 더욱 많은 고급 애플리케이션을 볼 수 있게 될 것입니다. 그러나 자체적인 지원 티켓의 컨텍스트를 이해하고 고객에게 어떤 내용을 추천하면 좋은지는 이러한 두 머신이 직접 생각해야 한다고 할 수 있겠습니다.

 

이렇게해서 머신 러닝과 딥 러닝의 차이점을 비롯해 머신 러닝 자체의 내용에 대해서도 함께 살펴봤습니다. 그럼 다음 시간에도 또 다른 정보 가지고 찾아오도록 하겠습니다. 감사합니다.

 

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