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기계학습(Machine Learning, ML)

TedDev 2025. 3. 14. 23:17
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기계학습(Machine Learning, ML)은 인공지능(AI)의 한 분야로, 컴퓨터가 명시적으로 프로그래밍되지 않고도 데이터를 통해 패턴을 학습하고 예측하거나 결정을 내릴 수 있도록 하는 기술입니다. 기계학습은 다양한 알고리즘과 모델을 활용하여 데이터를 분석하고, 반복적인 학습 과정을 통해 성능을 향상시킵니다.

 

기계학습의 주요 개념

  1. 지도학습(Supervised Learning)
    • 입력 데이터(특징)와 정답(레이블)이 함께 제공되는 학습 방식
    • 대표 알고리즘: 선형 회귀, 로지스틱 회귀, 의사결정나무, 랜덤 포레스트, 서포트 벡터 머신(SVM), 신경망 등
    • 예: 이메일 스팸 필터링, 이미지 분류, 음성 인식
  2. 비지도학습(Unsupervised Learning)
    • 정답(레이블) 없이 데이터의 패턴을 스스로 찾아내는 방식
    • 대표 알고리즘: 군집화(K-means, DBSCAN), 차원 축소(PCA, t-SNE), 연관 규칙 학습
    • 예: 고객 세분화, 이상 탐지(Anomaly Detection), 데이터 압축
  3. 강화학습(Reinforcement Learning, RL)
    • 보상(Reward)과 벌칙(Penalty)을 기반으로 최적의 행동을 학습하는 방식
    • 대표 알고리즘: Q-learning, Deep Q-Network(DQN), 정책 경사 방법
    • 예: 게임 AI, 로봇 제어, 자율 주행

 

기계학습의 주요 응용 분야

  • 자연어 처리(NLP): 챗봇, 기계 번역, 감성 분석
  • 컴퓨터 비전(CV): 얼굴 인식, 의료 영상 분석
  • 추천 시스템: 영화 추천, 개인화 광고
  • 금융 분석: 사기 탐지, 주가 예측
  • 자율 주행: 환경 인식, 경로 최적화

기계학습은 AI 시스템의 핵심 요소로, 최근 딥러닝(Deep Learning)과 함께 발전하면서 다양한 산업에서 활용되고 있습니다.

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