기계학습이란?

인공지능을 이해하기 위해서는 먼저 인공지능과 기존 기업들의 작업 방식과의 차이를 이해하는 것이 중요합니다. 컴퓨팅의 시작은 기계에게 알고리즘을 사용해 명령을 내리는 것이었습니다. 알고리즘은 컴퓨터가 특정한 행동을 지시하는 잘 정의된 절차로, 주어진 명령 시리즈를 따라 정확한 행동을 수행하거나 결과를 출력하게 합니다.

일상적인 기술들은 알고리즘을 사용해 프로그래밍되어 있지만, 여기에는 한계가 있습니다. 예를 들어, 사진 속에 무엇이 있는지 알려주거나 인간의 목소리를 이해하는 것은 전통적 컴퓨터 알고리즘으로는 해결하기 어려운 문제입니다.

인공지능, 특히 기계학습은 이와 다릅니다. 기계학습은 데이터에서 경험을 통해 기계에게 학습하는 방법을 가르치는 알고리즘을 사용하는 AI의 한 부분입니다. 이 과정의 결과물은 기계학습 모델로, 이는 훈련 데이터, 기계학습 알고리즘, 그리고 모델 자체로 구성됩니다. 기계학습 모델의 핵심은 '훈련 데이터 + 기계학습 알고리즘 = 기계학습 모델'이라는 공식으로 볼 수 있습니다.

기계학습을 이해하는 데에는 아기가 배우는 방식을 비유로 사용할 수 있습니다. 아기가 '개'에 대해서 배울 때, 우리는 개의 그림이나 실제 개, 개의 사진이나 비디오를 가리키며 '저기 개야'라고 말합니다. 시간이 지나면 아이는 개를 인식하고 '개'라고 말하게 됩니다.

기계학습 모델도 이와 비슷합니다. '개'에 대한 수천, 수만 개의 예시를 모델에게 제공하면, 기계학습은 이 예시에서 패턴을 찾아내고, 그 패턴을 바탕으로 예측을 합니다. 이는 전통적인 if-else 문과 같은 컴퓨터 프로그램 방식이 아니라, 기계가 충분한 예시를 통해 스스로 패턴을 찾아내는 방식입니다.

기계학습의 본질은 인간의 인지 능력을 모방하는 것이며, 통계와 밀접한 관련이 있습니다. 이는 기계학습이 재구성된 통계라는 사실을 반영하는 유머러스한 밈에도 나타나 있습니다. 기계학습은 인공지능의 한 부분이며, 인공지능에는 다양한 유형이 있습니다. 인공지능 제품 매니저로서, 이러한 개념을 이해하고 효과적으로 활용하는 것이 중요합니다.