머신 러닝 알고리즘은 AI 시스템이 작업을 수행하하기 위해 사용하는 일련의 규칙 또는 프로세스로, 주로 새로운 데이터 인사이트와 패턴을 발견하거나 주어진 입력 변수 세트에서 출력 값을 예측하기 위해 사용됩니다. 알고리즘은 머신 러닝(ML)이 학습할 수 있도록 합니다.
업계 분석가들은 머신러닝과 그 기본 알고리즘의 중요성에 동의합니다. Forrester는 다음과 같이 설명합니다. "머신러닝 알고리즘의 발전은 마케팅 데이터 분석에 정확성과 깊이를 더해주어 마케팅 담당자가 플랫폼, 크리에이티브, 클릭 유도 문안 및 메시지와 같은 마케팅 세부 정보가 마케팅 성과에 미치는 영향을 이해할 수 있도록 도움을 줍니다."1 Gartner는 "머신러닝은 성공을 거둔 많은 AI 애플리케이션의 핵심이며, 시장에서 엄청난 견인력을 발휘하고 있습니다."2라고 말합니다.
대부분의 경우 ML 알고리즘을 더 많은 데이터로 훈련하는 것이 더 적은 데이터로 훈련하는 것보다 더 정확한 답을 산출합니다. 알고리즘은 통계적 방법을 사용하여 분류를 결정하거나 예측하고 데이터 마이닝 프로젝트에서 주요 인사이트를 발견하도록 훈련됩니다. 이러한 인사이트는 이후 의사 결정을 개선하여 주요 성장 메트릭을 향상시킬 수 있습니다.
머신 러닝 알고리즘의 사용 사례에는 데이터를 분석하여 추세를 파악하고 문제가 발생하기 전에 예측하는 기능이 포함됩니다.3 더욱 발전된 AI는 보다 개인화된 지원을 가능하게 하고, 응답 시간을 단축하며, 음성 인식을 제공하고, 고객 만족도를 향상할 수 있습니다.
머신 러닝 알고리즘을 통해 방대한 데이터에서 새로운 콘텐츠를 생성하는 데 특히 이점을 얻을 수 있는 산업으로는 공급망 관리, 운송 및 물류, 소매 및 제조업4등이 있으며, 이러한 산업은 모두 업무를 자동화하고 효율성을 높이며 초보자도 유용한 인사이트를 얻을 수 있는 생성형 AI를 채택하고 있습니다.
딥 러닝은 머신 러닝 알고리즘이 제공하는 고급 기능의 특정 애플리케이션입니다. 차이점은 각 알고리즘이 학습하는 방법에 있습니다. '딥(Deep)' 머신 러닝 모델은 지도 학습이라고도 하는 레이블이 지정된 데이터 세트를 사용하여 알고리즘에 정보를 제공할 수 있지만, 반드시 레이블이 지정된 데이터가 필요한 것은 아닙니다. 딥 러닝은 비정형 데이터를 원시 형식(예: 텍스트 또는 이미지)으로 수집할 수 있으며, 다양한 다른 범주의 데이터를 서로 구별하는 기능 집합을 자동으로 결정할 수 있습니다. 이를 통해 필요한 인간 개입을 일부 제거하고 더 큰 데이터 세트를 사용할 수 있습니다.
인공 지능, 머신 러닝, 딥 러닝 및 신경망을 이해하는 가장 쉬운 방법은 가장 큰 것부터 가장 작은 것까지 각각을 수용하는 일련의 AI 시스템으로 생각하는 것입니다. 인공 지능(AI)은 가장 중요한 시스템입니다. 머신 러닝은 AI의 하위 집합입니다. 딥 러닝은 머신 러닝의 하위 분야이며, 신경망은 딥 러닝 알고리즘의 중추를 구성합니다. 단일 신경망을 딥 러닝 알고리즘과 구별하는 것은 신경망의 노드 레이어 수 또는 깊이이며 이는 3개 이상을 가져야 합니다.
UC Berkeley의 논문은 머신러닝 알고리즘의 학습 시스템을 세 가지 주요 부분으로 나눕니다.5
3. 모델 최적화 프로세스: 모델이 훈련 세트의 데이터 포인트에 더 잘 맞으면 가중치를 조정하여 알려진 예와 모델 추정치 간의 불일치를 줄입니다. 알고리즘은 '평가 및 최적화' 프로세스를 반복하여 정확도 임계값이 충족될 때까지 가중치를 자동으로 업데이트합니다.
특히 지도 학습은 훈련 세트를 사용하여 원하는 결과를 산출하도록 모델을 학습시킵니다. 이 훈련 데이터 세트에는 입력과 올바른 출력이 포함되어 있어 지속해서 모델이 학습할 수 있습니다. 알고리즘은 손실 함수를 통해 정확도를 측정하고 오류가 충분히 최소화될 때까지 조정합니다.
머신 러닝 알고리즘에는 지도 학습, 비지도 학습, 준지도 학습 및 강화 학습과 같은 네 가지 유형이 있습니다. 예산, 필요한 속도 및 정밀도 요구 사항에 따라 각 유형과 변형에는 고유한 이점이 있습니다. 고급 머신 러닝 알고리즘에는 딥 러닝, 신경망, 자연어 처리 등 다양한 기술이 필요하며 비지도 학습과 지도 학습을 모두 사용할 수 있습니다.6 다음은 가장 대중적이고 일반적으로 사용되는 알고리즘입니다.
지도 학습은 데이터 마이닝 시 분류와 회귀라는 두 가지 유형의 문제로 구분될 수 있습니다.
다양한 알고리즘과 계산 기술이 지도형 머신러닝 프로세스에 사용되며, 종종 Python과 같은 프로그램을 사용하여 계산됩니다. 지도 학습 알고리즘에는 다음이 포함됩니다.
지도 학습과 달리 비지도 학습은 레이블이 지정되지 않은 데이터를 사용합니다. 알고리즘은 이 데이터로부터 클러스터링 또는 연관 문제를 해결하는 데 도움이 되는 패턴을 발견합니다. 이는 주제별 전문가가 데이터 세트 내의 공통 속성을 잘 모를 때 특히 유용합니다. 일반적인 클러스터링 알고리즘은 계층적, K-평균, 가우스 혼합 모델 및 PCA 및 t-SNE와 같은 차원 감소 방법입니다.
준지도 학습 알고리즘
이 경우 학습은 주어진 입력 데이터의 일부에만 레이블이 지정되었을 때 발생하므로 알고리즘에 약간의 '유리한 출발점'을 제공합니다. 이 접근 방식은 지도 머신러닝과 관련된 정확도 향상과 비지도 머신러닝의 경우와 같이 비용 효율적인 레이블이 없는 데이터를 사용할 수 있는 능력이라는 두 가지 장점을 결합합니다.10
강화 알고리즘
이 경우 알고리즘은 인간이 학습하는 것처럼 보상과 페널티를 통해 훈련됩니다. 강화 학습 에이전트는 점수를 올리는 데 성공할 확률과 낮출 확률에 대한 일반적인 이해를 가진 강화 학습 에이전트에 의해 측정되고 추적됩니다.11 시행착오를 통해 에이전트는 지속적으로 가장 유리한 결과를 이끌어내는 조치를 취하는 법을 배웁니다. 강화 학습은 자원 관리, 로봇 공학 및 비디오 게임에서 자주 사용됩니다.12
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