머신 러닝
AI ?
AI --
머신 러닝
인공 지능
머신 러닝
머신 러닝 또는 AI
혼란스러우신가요?
인공 지능과 머신 러닝은 혼용되는 경우가 많습니다.
즉, 이 둘은 연관이 있다는 뜻입니다.
하지만 어떻게 연관되어 있을까요?
흔히 AI라고 알려진 인공 지능은 사람이 수행할 작업을 기계가 수행하도록 학습시키는 기술입니다.
이 용어는 과학자들이 컴퓨터가 스스로 문제를 해결할 방법을 모색하던 1950년대에 도입되었습니다.
AI라는 말이 나올 때면 이런 우스꽝스러운 그림이 함께 등장하고는 합니다.
어릴 때 "젯슨 가족"과 말하는 컴퓨터인 HAL이 등장하는 영화 "2001: 스페이스 오디세이"를 보았던 기억이 납니다.
그래서 저는 인공 지능이라고 하면 사람과 같은 특성을 지닌 컴퓨터나 기계가 떠오릅니다.
우리는 매순간 우리의 뇌가 주위 환경을 어렵지 않게 계산 하는 것을 대수롭지 않게 생각합니다.
컴퓨터가 이와 같은 일을 해낼 수 있다면 그것이 바로 AI입니다.
우리가 사용하는 장치에 달린 언어 인식 인터페이스가 모두 AI입니다. 놀라운 일입니다.
사람들은 억양을 가지고 있습니다.
어떤 사람들은 특정한 방언을 사용하는데, 이 언어와 관련해 인터넷에 데이터가 있다면
AI 시스템은 이러한 방언을 언어로서 인식할 수 있는 방법을 빠르게 터득할 수 있습니다.
전화기를 들고 "시리야, 내 이름을 말해봐."라는 질문을 할 수 있습니다.
당신은 톰입니다. 하지만 우리는 친구니까 당신을 M-R 스마일리라고 부를게요.
AI가 인간의 능력을 흉내 내는 광범위한 과학이라면 머신 러닝은 기계에 학습 방법을 터득시키는 AI의 특정한 하위 집합입니다.
머신 러닝 모델은 인간처럼 데이터에서 패턴을 찾아내 결론을 이끌어냅니다.
머신 러닝 모델은 사람이 일일이 프로그래밍할 필요가 없습니다.
몇 가지 예를 들어주면 무엇을 해야 하는지 알아서 학습합니다.
즉, 코드를 작성하는 것보다 예를 들어주기가 훨씬 쉽기 때문에 이는 엄청난 차이를 가져옵니다.
알고리즘이 올바른 결론을 이끌어내면 이 모델은 이러한 지식을 새로운 데이터에 적용하기 시작합니다.
이 과정이 바로 수명 주기입니다.
질문을 던지고 데이터를 수집하여 알고리즘을 학습시키고 이를 테스트한 다음 그 결과를 피드백으로 입력합니다.
이러한 피드백은 알고리즘을 지속으로 개선하여 정확도와 작업 수행 성과를 개선합니다.
짜잔!
머신 러닝입니다.
구글 카를 보면 지붕에 설치된 레이저가 주변 환경을 기준으로 하여 차가 어디에 있는지 알려줍니다.
전면에 있는 레이더는 차량의 속도와 주변에 있는 모든 차량의 움직임에 대한 정보를 알려주죠.
구글 카는 이러한 모든 정보를 이용해 차량 주행 방법을 찾아낼 뿐만 아니라 주변 운전자들의 행동도 예측합니다.
이를 위해 구글 카는 매 초 약 1GB 정도의 정보를 처리합니다.
또한, 이 장비들을 종양을 스캔하는 데 사용하기 위한 연구도 진행되고 있습니다.
신체 외부에서 X-ray를 촬영하고 사진을 찍어서 종양을 찾아내는 것입니다.
신체 내부에서 일어나는 일을 알아내기 위해 매번 체내에서 샘플을 채취하는 대신 스캔을 통해 종양이 악성인지 양성인지 알아낼 수 있다면 어떨까요?
스타트랙과 같은 세상이 아닐까요?
신호 장치와 센서의 IoT로부터 연속적으로 스트리밍되는 정보를 통해 어느 때보다 우리 환경을 긴밀하게 이해할 수 있습니다.
이러한 것들이 AI와 머신러닝에 필요합니다.
아주 자세한 데이터가 필요하고,
매우 많은 양의 데이터가 필요합니다.
그리고 패턴을 찾아내 학습하려면 엄청나게 다양한 데이터 소스가 필요합니다.
아침에 챗봇에게 최신 뉴스를 알려달라고 하면 주식 시장에 대한 정보를 모든 금융 수치 뿐 아니라
이러한 수치에 숨겨진 의미를 사람이 이해할 수 있는 방식으로 알려줍니다.
정말 많은 도움이 될 겁니다.
새로운 것이 나타날 때 변하는 건 수학적 계산보다는 우리가 하는 일의 유형이라고 생각합니다.
이제 잘 아셨을 겁니다.
AI는 컴퓨터가 사람을 모방하는 과학이고 머신 러닝은 기계가 데이터를 이용해 학습하는 방식과 관련된 개념입니다.
데이터를 이용해 해결해야 할 문제는 너무나 많습니다.
그 일부를 알고리즘에 맡겨보는 건 어떨까요?