머신러닝이란 기계 스스로 학습하고 결과를 만들어 내는 것

머신러닝을 해석하면 기계학습이라 한다. 기계학습은 기계 스스로 배우는 것을 말한다. 다시말해, 사람이 원하는 결과를 위해 기계가 스스로 데이터를 찾아 학습하고 결과를 만들어내는 것을 머신러닝이라 한다. 딥러닝과도 비교되는데 머신러닝과 딥러닝의 차이가 있다면 머신러닝이 좀 더 큰 개념이다.

머신러닝 기계 스스로 학습하고 결과를 만드는 것

 

머신러닝 기계학습 과정

머신러닝을 공부하다보면 사람과 비슷한 느낌을 받는다.

문제가 생기면 책이나 영상을 찾아 학습을 하고 결과를 만들어 스스로 검증한다.

머신러닝은 기계학습이라 하고, 기계학습은 스스로 데이터를 찾아 학습하고 결과를 만들어 낸다고 언급했다.

사람이 문제가 생겨 해결하는 과정도 비슷하다.

• (사람) 문제가 생겼다. (기계) 어떤 결과가 필요하다.
• (사람) 책, 영상 등을 통해 학습을 한다. (기계) 데이터를 찾고 학습을 한다.
• (사람) 문제를 해결한다. (기계) 학습한 데이터로 결과를 만든다.
• 위의 사례는 계속 반복되고 사람이나 기계나 학습되어 진다.

사람이 문제를 해결하기 위해 사례를 찾는 것은 기계가 결과를 만들기 위해 데이터를 구하는 과정과 흡사하다.

필수적인 데이터가 필요하다.

데이터를 구했다면 만들고, 잘못된 것을 찾고, 개선하고 하는 과정이 반복된다.

 

머신러닝 핵심기술

자동차를 어떻게 만드는지 세세하게 알지는 못하지만 운전을 하는데 필요한 것은 자동차를 운전하는 방법이다.

머신러닝을 공부하거나 만들기 위해서 머신러닝의 세세한 부분까지 공부할 필요는 없다고 한다.

이미 많은 라이브러리가 있기 때문이다.

세세한 부분은 나중에 조금씩 공부하며 채워나가면 된다.

당연하겠지만, 머신러닝의 기초에서 필요한 것은 수학이기도 하다.

 

머신러닝과 프로그램의 차이

머신러닝은 기계가 스스로 학습하고 결과를 만든다.

프로그램은 개발자가 코딩을 통해 결과를 만든다.

개발자가 어떤 프로그램을 만들 때 필요 것이 있다고 할 때 머신러닝에 대입하면 기계가 스스로 관련 코드들을 찾아 학습하면서 프로그램을 만들게 될 수도 있다.

물론, 지금은 그 과정이 어렵다.

하지만, 비슷한 사례들이 조금씩 나오고 있다.

간단한 슈팅게임이나 아케이드 게임의 경우 머신러닝으로 학습시켜 만드는 경우들도 있기 때문이다.