기계 학습
기계 학습이란 무엇입니까?
기계 학습은 시스템이 명시적인 프로그래밍 없이 학습하고 결과를 예측할 수 있도록 하는 인공 지능의 하위 집합입니다. 현재까지 현실 세계에 가장 큰 영향을 미친 AI 기술이고 비즈니스에서 가장 많이 사용하는 기술이기 때문에 AI라는 용어와 혼용되는 경우가 많습니다. Siri 및 Cortana와 같은 "지능형 에이전트"와 마찬가지로 챗봇, 제품 추천, 스팸 필터, 자율 주행 자동차 및 기타 다양한 시스템이 머신 러닝을 활용합니다.
이 Fortune 기사에서 인공 지능과 머신 러닝의 차이점은 무엇입니까? 저자는 AI와 머신 러닝의 차이점을 다음과 같이 명확하게 설명합니다. ,” 머신 러닝은 “머신이 데이터에 액세스하고 스스로 학습하도록 할 수 있어야 한다는 아이디어를 기반으로 하는 AI의 현재 응용 프로그램입니다.”
기계 학습은 어떻게 작동합니까?
직접 결정을 내리는 알고리즘과 규칙을 작성하거나 일련의 규칙, 예외 및 필터를 사용하여 컴퓨터를 "지능적으로" 프로그래밍하는 대신 기계 학습은 컴퓨터 시스템이 대규모 데이터 세트에서 학습하여 결정을 내리도록 가르칩니다. 규칙 기반 시스템은 현실 세계의 복잡성을 고려해야 할 때 빠르게 취약해집니다. 기계 학습은 훈련에 사용하는 데이터의 패턴을 나타내고 일반화하는 모델을 생성할 수 있으며 이러한 모델을 사용하여 새로운 정보를 해석하고 분석할 수 있습니다.
기계 학습은 분류에 적합하며, 여기에는 이미지와 비디오에서 텍스트와 개체를 인식하는 기능뿐만 아니라 데이터에서 연관성을 찾거나 데이터를 클러스터로 세분화(예: 고객 그룹 찾기)하는 기능이 포함됩니다. 기계 학습은 또한 사건의 가능성을 계산하거나 결과를 예측하는 것과 같은 예측에 능숙합니다. 기계 학습을 사용하여 누락된 데이터를 생성할 수도 있습니다. 예를 들어 최신 버전의 CorelDRAW는 머신 러닝을 사용하여 펜 도구로 만든 여러 개의 거친 획에서 그리려는 부드러운 획을 보간합니다.
두 가지 기계 학습 모드: 지도 및 비지도
소프트웨어를 사용하여 알고리즘에 구체적으로 무엇을 발견하고 싶은지 알려주는 경우 이를 지도 ML이라고 합니다. 기계 학습 알고리즘은 '대상' 변수 또는 속성을 사용하여 대상 변수의 데이터를 기반으로 모델을 '훈련'합니다.
감독되지 않은 ML은 사람이 안내를 제공하지 않고도 기계가 복잡한 프로세스와 패턴을 식별하는 방법을 학습할 수 있는 경우입니다. 데이터 세트 레코드가 자동으로 그룹으로 분할되는 애플리케이션으로 클러스터링을 사용합니다. 이러한 그룹은 자체 그룹의 레코드와 유사하며 다른 그룹의 레코드와 다릅니다.
기계 학습의 응용 프로그램은 무엇입니까?
거의 모든 비즈니스 산업은 예측, 사기 탐지 및 인적 자원과 같은 애플리케이션을 포함하여 머신 러닝의 이점을 누릴 수 있습니다.
- 예측
수요 예측과 관련하여 기계 학습 알고리즘은 복잡한 시나리오에서 특히 유용할 수 있습니다. 기계는 인간보다 어려운 상황을 훨씬 더 잘 예측할 수 있습니다. 그들은 광범위한 데이터에 걸쳐 매우 효율적이고 효과적인 방식으로 계획자 및 기타 전문가의 지식, 경험 및 기술을 활용합니다. - 사기 탐지
많은 금융 회사는 AI 도구를 사용하여 의심스러운 활동을 감지하고 실제 사기와 거짓 경보를 구분하는 조치를 취했습니다. 목표는 잘못된 경보의 수를 줄이는 것뿐만 아니라 합법적인 고객의 계정도 차단하지 않도록 하는 것입니다.
5일 이내에 5개의 인터넷 프로토콜 주소에서 동일한 계정에 액세스한 경우 기존 분석 소프트웨어는 패턴을 보고 의심스러운 것으로 플래그를 지정합니다. 그러나 기계 학습을 통해 시스템은 각 사례를 보다 면밀히 살펴보고 사용자가 직장에서 가족을 위해 선물을 구매하는 임원임을 확인할 수 있습니다. 따라서 완전히 합법적인 경영진의 거래를 차단하지 않도록 합니다. - 인적 자원
인공 지능은 HR 관리자와 이사가 더 큰 확신을 가지고 결정을 내릴 수 있도록 도와줍니다. 이 기술은 데이터가 많은 작업을 더 잘 관리하고 가능성이 없는 곳에서 최고의 인재를 찾아내고 직원 만족도를 개선하여 이직률을 줄이는 데 도움이 됩니다.
기계 학습 알고리즘은 후보자를 평가하여 최적의 공석을 찾을 수 있습니다. 기계는 HR 부서보다 더 빠르고 정확하게 패턴을 감지할 수 있습니다. 프로그램은 후보자의 과거 경험과 관련 기술을 상호 연관시켜 회사에서 가장 적합한 위치를 결정할 수 있습니다.
기계 학습 경력에 필요한 기술은 무엇입니까?
기계 학습 분야의 경력을 고려하고 있다면 성장하는 이 분야에서 탁월한 능력을 발휘하는 데 도움이 되는 몇 가지 기술은 다음과 같습니다.
- 통계: 도구와 테이블은 데이터에서 모델을 생성하는 기계 학습에 필수적입니다. 분산 분석 및 가설 테스트와 같은 통계 및 해당 분기는 알고리즘을 구축하는 데 중요합니다. 그리고 기계 학습 알고리즘은 통계 모델을 기반으로 합니다. 따라서 기계 학습에서 경력을 가속화하려면 통계 도구에 대한 지식을 얻는 것이 중요합니다.
- 확률: 확률은 미래의 결과를 예측하는 데 도움이 되며 기계 학습의 알고리즘 대부분은 불확실한 조건을 기반으로 작동하지만 신뢰할 수 있는 결정을 내려야 합니다. 파생 기술, Bayes Nets 및 Markov 결정과 같은 확률의 수학 방정식은 기계 학습이 미래를 예측하는 데 도움이 될 것입니다.
- 데이터 모델링: 기계 학습의 중요한 작업은 데이터 모델링 과학이 필요한 구조화되지 않은 데이터 모델을 분석하는 것입니다. 데이터 모델링은 기본 데이터 구조를 식별하고 패턴을 찾고 데이터가 존재하지 않는 위치 사이의 간격을 채우는 데 도움이 됩니다. 데이터 모델링 개념에 대한 명확한 지식이 있으면 효율적인 알고리즘을 만드는 데 도움이 됩니다.
- 프로그래밍 기술: 기계 학습은 대부분 알고리즘에 의존하기 때문에 프로그래밍 언어에 대한 건전한 지식을 갖는 것이 중요합니다. 기계 개념을 다루는 것은 간단한 응용 프로그램을 만들거나 웹 페이지를 스크립팅하는 것과 같은 작은 작업을 처리하는 것과는 완전히 다릅니다. 추가 지식과 프로그래밍 기술이 필요합니다. 다음은 기계 학습 전문가가 되는 데 도움이 되는 기술입니다.
다음은 기계 학습 전문가가 되는 데 도움이 되는 기술입니다.
- 프로그래밍 기초 및 컴퓨터 과학: 기계 학습에는 대규모 데이터 세트에 대한 계산이 포함되므로 컴퓨터 아키텍처, 알고리즘 및 데이터 구조와 같은 영역에서 강력한 기본 기술을 보유하는 것이 중요합니다.
- ML 라이브러리 및 알고리즘 적용: 기계 학습 엔지니어는 처음부터 시작할 필요가 없습니다. 다른 개발자와 조직에서 개발한 알고리즘과 라이브러리를 활용할 수 있습니다. Microsoft Azure ML Studio, Apache Spark MLlib 및 Google TensorFlow와 같은 다양한 API 패키지 및 라이브러리 중에서 선택할 수 있습니다.
- 소프트웨어 설계: 기계 학습에는 통합이 필요하므로 기존 기술과 쉽게 통합하고 통신할 수 있는 알고리즘과 시스템을 개발해야 합니다. 웹 API, 동적 및 정적 라이브러리와 같은 API로 작업하는 강력한 기술은 매우 가치가 있습니다.
