머신러닝이란
머신러닝(Machine Learning)은 명시적으로 프로그래밍하지 않아도 데이터에서 패턴을 학습하여 예측이나 결정을 수행하는 컴퓨터 과학의 한 분야입니다.학습 목표
- 머신러닝의 정의와 핵심 원리를 설명할 수 있습니다.
- 전통 프로그래밍과 머신러닝의 근본적인 차이를 구분할 수 있습니다.
- AI, ML, DL의 관계와 각각의 범위를 이해합니다.
- 머신러닝이 적합한 문제 유형을 판별할 수 있습니다.
왜 중요한가
데이터의 양과 복잡성이 폭발적으로 증가하면서, 사람이 직접 규칙을 작성하는 방식으로는 해결하기 어려운 문제가 급증했습니다. 스팸 필터, 이미지 인식, 추천 시스템, 자율주행 등 현대 기술의 핵심에는 머신러닝이 자리하고 있습니다.핵심 개념
전통 프로그래밍 vs 머신러닝
두 접근법의 가장 큰 차이는 규칙을 누가 만드는가에 있습니다.| 구분 | 전통 프로그래밍 | 머신러닝 |
|---|---|---|
| 입력 | 데이터 + 규칙 | 데이터 + 정답 |
| 출력 | 결과 | 모델(규칙) |
| 규칙 생성 | 개발자가 직접 작성 | 알고리즘이 데이터에서 학습 |
| 유지보수 | 규칙 수정 필요 | 새 데이터로 재학습 |
| 적합한 상황 | 규칙이 명확한 경우 | 패턴이 복잡하거나 변화하는 경우 |
AI, ML, DL의 관계
- 인공지능(Artificial Intelligence): 인간의 지능적 행동을 모방하는 기술의 총칭입니다. 규칙 기반 시스템, 전문가 시스템 등을 포함합니다.
- 머신러닝(Machine Learning): AI의 하위 분야로, 데이터에서 스스로 규칙(패턴)을 학습하는 알고리즘입니다.
- 딥러닝(Deep Learning): ML의 하위 분야로, 다층 신경망(Neural Network)을 사용하여 복잡한 표현을 학습합니다.
머신러닝이 잘 푸는 문제
머신러닝은 다음 조건을 만족할 때 효과적입니다.- 패턴이 존재합니다: 데이터에 학습 가능한 규칙성이 있어야 합니다.
- 수학적으로 공식화하기 어렵습니다: 명시적 규칙 작성이 비현실적인 경우입니다.
- 충분한 데이터가 있습니다: 패턴을 일반화할 수 있을 만큼의 데이터가 필요합니다.
머신러닝이 적합하지 않은 경우
- 규칙이 명확하고 단순한 경우:
if-else로직으로 충분하다면 ML은 과도합니다. - 데이터가 극히 부족한 경우: 수십 건의 데이터로는 일반화가 어렵습니다.
- 완벽한 정확도가 요구되는 경우: ML 모델은 확률적 예측이므로 오차가 존재합니다.
- 설명 가능성이 절대적으로 필요한 경우: 일부 모델(딥러닝 등)은 해석이 어렵습니다.
머신러닝의 핵심 용어
아래 용어는 이후 모든 문서에서 반복적으로 사용됩니다.| 용어 | 정의 |
|---|---|
| 특성(Feature) | 모델의 입력 변수 (열) |
| 라벨(Label) | 예측하려는 목표 변수 (정답) |
| 학습(Training) | 데이터에서 패턴을 추출하는 과정 |
| 추론(Inference) | 학습된 모델로 새 데이터를 예측하는 과정 |
| 과적합(Overfitting) | 학습 데이터에 지나치게 맞춰져 새 데이터에서 성능이 떨어지는 현상 |
| 일반화(Generalization) | 학습하지 않은 데이터에서도 좋은 성능을 내는 능력 |
AI/ML에서의 활용
머신러닝은 거의 모든 산업에서 활용되고 있습니다.- 금융: 신용 평가, 사기 탐지, 알고리즘 트레이딩
- 의료: 질병 진단, 약물 발견, 의료 영상 분석
- 이커머스: 상품 추천, 수요 예측, 가격 최적화
- 제조: 품질 검사, 예지 정비, 공정 최적화
- 자연어 처리: 번역, 감성 분석, 챗봇
Q: 머신러닝을 시작하려면 수학을 얼마나 알아야 하나요?
Q: 머신러닝을 시작하려면 수학을 얼마나 알아야 하나요?
처음에는 기본적인 통계(평균, 분산)와 직관적인 이해로 충분합니다. 알고리즘의 동작 원리를 깊이 이해하고 싶다면 수학 기초 섹션을 참고하세요. 선형대수, 확률, 미적분 순서로 필요한 만큼 학습하면 됩니다.
Q: 머신러닝과 통계학은 어떻게 다른가요?
Q: 머신러닝과 통계학은 어떻게 다른가요?
통계학은 데이터를 통해 모집단의 특성을 **추론(inference)**하는 데 집중합니다. 머신러닝은 새로운 데이터에 대한 예측(prediction) 성능을 극대화하는 데 집중합니다. 실무에서는 두 분야가 상호보완적으로 사용됩니다.
Q: 딥러닝만 배우면 머신러닝은 필요 없나요?
Q: 딥러닝만 배우면 머신러닝은 필요 없나요?
아닙니다. 정형 데이터(테이블 형태)에서는 여전히 전통적인 ML 알고리즘(XGBoost, LightGBM 등)이 딥러닝보다 우수한 경우가 많습니다. 문제 유형에 맞는 도구를 선택하는 것이 중요합니다.
체크리스트
- 전통 프로그래밍과 머신러닝의 차이를 설명할 수 있다
- AI, ML, DL의 포함 관계를 설명할 수 있다
- 주어진 문제가 ML에 적합한지 판단할 수 있다
- 분류, 회귀, 군집화의 차이를 구분할 수 있다