머신러닝이란

인공지능(AI) 분야에서 가장 주목받고 있는 기술 중 하나인

머신러닝(Machine Learning)은 데이터에서 패턴을 학습하고 이를

바탕으로 예측이나 결정을 내리는 알고리즘을 말합니다.

머신러닝은 특히 정해진 규칙 없이도 스스로 학습할 수 있다는

점에서 기존의 규칙 기반 시스템과는 차별화됩니다.

오늘날 머신러닝은 다양한 산업과 일상에서 중요한 역할을 하며,

기술 발전의 중심에 자리 잡고 있습니다.

이번 글에서는 머신러닝의 정의와 몇 가지 대표적인 사례를 통해

이 기술이 무엇인지 알아보겠습니다.

머신러닝

목 차

1. 머신러닝의 정의

2. 머신러닝의 사례

 

1. 머신러닝의 정의

머신러닝은 데이터를 분석하고 그 데이터를 바탕으로 예측이나 결정을

내리기 위한 일련의 알고리즘과 모델을 개발하는 분야입니다.

머신러닝의 핵심은 '학습'에 있는데, 이는 컴퓨터가 사람이 제공한

데이터와 경험을 바탕으로 스스로 규칙을 찾아내고, 그 규칙을

기반으로 새로운 데이터에 대해 적절한 예측을 하는 과정을 말합니다.

즉, 머신러닝은 명시적인 프로그래밍 없이도 시스템이 데이터를 통해

스스로 개선되고 학습하는 기술이라고 정의할 수 있습니다.

1.1 머신러닝의 주요 요소

⦁ 데이터(Data): 머신러닝의 성능은 주로 데이터에 의해

결정됩니다. 학습을 위해서는 다양한 데이터가 필요하며,

이 데이터는 알고리즘이 학습할 수 있는 원천이 됩니다.

⦁ 모델(Model): 데이터를 학습하여 예측을 하는 수학적 구조입니다.

모델은 데이터를 입력받아 그 패턴을 학습하고, 새로운

데이터에 대해 예측할 수 있습니다.

⦁ 알고리즘(Algorithm): 데이터를 학습하고 모델을 훈련시키는

과정에서 사용되는 수학적 절차입니다. 다양한 알고리즘이

존재하며, 문제의 유형에 따라 적합한 알고리즘을 선택해

적용합니다.

1.2 머신러닝의 방식

⦁ 지도 학습(Supervised Learning): 지도 학습은 정답이 있는

데이터(레이블이 있는 데이터)를 사용하여 모델을 학습시키는

방식입니다.

예를 들어, 이미지와 해당 이미지의 라벨(고양이, 개 등)을

학습한 모델은 새로운 이미지가 주어졌을 때 그 이미지에

어떤 라벨이 달려야 하는지 예측할 수 있습니다.

⦁ 비지도 학습(Unsupervised Learning): 비지도 학습은 정답이

없는 데이터(레이블이 없는 데이터)를 바탕으로 패턴을 찾는

방식입니다.

이 방법은 주로 데이터를 분류하거나 군집화하는 데

사용됩니다.

예를 들어, 고객 데이터를 분석해 비슷한 행동 패턴을 가진

고객들을 그룹으로 묶을 수 있습니다.

⦁ 강화 학습(Reinforcement Learning): 강화 학습은 어떤

환경에서 주어진 행동이 얼마나 좋은 결과를 낳았는지를

학습하며 최적의 행동을 찾는 방식입니다.

게임에서 플레이어가 더 나은 점수를 얻기 위해 스스로

전략을 학습하는 방식이 대표적입니다.

 

2. 머신러닝의 사례

⦁ 스팸 메일 필터링

머신러닝의 가장 대표적인 실생활 응용 중 하나는 스팸 메일

필터링입니다.

이메일 서비스 제공자들은 매일 수백만 건의 이메일을

처리하는 과정에서 스팸과 정상 이메일을 구분하는 기술을

적용하고 있습니다.

이 과정에서 머신러닝 모델은 다음과 같은 방식으로 작동합니다:

① 대량의 이메일 데이터를 수집합니다. 이 데이터는 스팸으로

분류된 메일과 정상 메일로 구분되어 있습니다.

② 머신러닝 알고리즘이 이 데이터를 학습하여 스팸 메일과

정상 메일의 차이점을 파악합니다. 예를 들어, 스팸 메일에는

특정 단어(예: “무료”, “긴급”, “돈” 등)가 자주 포함될 수

있습니다.

③ 학습이 끝난 후, 새로운 이메일이 도착하면 모델은 그

이메일의 내용을 분석해 스팸인지 정상 메일인지를 예측하게

됩니다.

스팸 필터링은 지도 학습의 전형적인 예입니다. 메일 데이터에는 이미

스팸 여부가 라벨링되어 있으며, 머신러닝 모델은 이 정보를

바탕으로 학습하고, 새로운 메일이 들어올 때 그 메일을

스팸으로 분류할 수 있습니다.