[엘카데미 챌린지] 누구나 이해하는 머신러닝 기초 2일차: 누구나 이해하는 머신러닝의 원리

어떻게 하면 사람이 일일이 알고리즘을 만들지 않고 기계가 학습을 할 수 있을까 하는 고민을 통해 머신러닝이 발전했다. 지금 인공지능이라고 부르는 것들은 다 머신러닝이다. 

기존의 프로그래밍 방식은 사람이 데이터를 보고 규칙을 만들어 컴퓨터에 입력해 준 후 컴퓨터는 아웃풋을 내놓는다. 

하지만 사람들은 반대로 데이터와 아웃풋을 컴퓨터에 입력해주면 컴퓨터가 규칙을 내놓을 수는 없을까?라는 고민을 하게 된다. 컴퓨터는 데이터를 가지고 아웃풋을 내놓을 수 있는 규칙을 이것저것 시험해 보고 맞는 규칙을 찾을 수 있게 하는 것이 '머신러닝'이다. 이는 사람이 학습하는 것과 유사한 방식이다.

 

하지만 왜 지금이 되어서야 머신러닝이 크게 발전할 수 있었을까? 이는 최근에 크게 개선되고 발전된 AI알고리즘과 인터넷에 돌아다니는 빅데이터, 그리고 클라우드 기술로 인해 머신러닝이 폭팔적으로 발전할 수 있는 기반이 만들어졌기 때문이다.

 

머신러닝에는 지도학습, 비지도학습, 강화학습이 있다.

지도학습은 데이터와 정답지를 주고 학습하는 방식이고 보편적으로 많이 사용하는 방식이다. 결과 뽑아내기, 학습이 쉽다. 

비지도학습은 데이터만 있고 정답지가 없이 학습하는 방식이다. 클러스터링이나 GAN등의 알고리즘이 해당한다고 한다.

강화학습은 아무것도 주지 않고 스스로 데이터를 만들며 학습하는 방식인데 기초척인 규칙과 승패등을 알려주고 스스로 데이터와 정답을 생성해 내는 방식이다.