머신러닝이란??

알파고와 이세돌의 바둑 대결부터 무인자동차에 이르기까지 갈수록 인공지능에 대한 투자가 늘어나고 있습니다. 이와 함께 각종 언론과 매체들도 서로 경쟁하듯이 인공지능이 미래에 어떻게 될 것인지 앞다투어 이야기하고 있는데요. 기계학습이라고도 하는 머신러닝이라는게 어떤 것인지 한 번 알아보도록 하겠습니다. 인간의 지능에 가장 밀접한 것으로는 학습이 있습니다. 학습은 새로운 지식을 습득하는 수단이라고 할 수 있죠. 이 학습을 기계가 할 수 있게 만들면서 패턴을 찾고 가장 효율적인 결과를 낼 수 있게 하는 것을 기계학습 또는 머신러닝이라고 합니다.

그럼 알파고는 기계학습인 머신러닝을 하는 것이 맞는지 궁금한 분들이 계실텐데요. 알파고의 경우 머신러닝의 하나인 딥러닝을 한다고 보는게 맞습니다.

딥러닝은 사물 및 데이터를 모아서 분류하는데 사용하는 기술인데 이 기술을 적용하게 되면 모든 판단 기준을 정해주지 않아도 기계 스스로가 인지하고 추리하여 판단 할 수 있게 됩니다. 이용 가능 범위로는 음성 / 이미지 인식과 사진 분석 등등 아주 광범위하게 활용할 수 있습니다. 이러한 딥러닝의 특징을 구글 / 페이스북 / 마이크로소프트 / 바이두 등의 기업들이 데이터를 분석하는 등의 서비스에 적극 활용하고 있습니다.

머신러닝의 기본적인 순서로는 데이터를 먼저 만들고 정리하는 과정을 통해서 추상화된 모형을 바탕으로 훈련과 테스트를 반복해서 얻은 일반화된 알고리즘을 도출하는 순서로 진행됩니다.

머신러닝이 알려지기 이전에는 많은 비용이 들고 복잡하다는 단점으로 인해 증권 등과 같이 일부 시스템에서만 활용했었지만 최근에는 클라우드 기반의 빅데이터 환경이 발전하면서 자연스레 빅데이터의 예측 / 엔진 부문으로 주목을 받고 있습니다.

우리나라가 머신러닝 기술의 변화에 적응 및 대응을 제대로 하지 못한다면 아마 세계적 추세를 따라가지 못해 경쟁력을 상실할 가능성이 농후합니다. 그래서 머신러닝 기술의 발전과 산업화에 대한 정부의 체계적인 지원이 요구되고 있습니다. 또, 머신러닝 전문가 육성을 위해 구글의 머신러닝 오픈소스를 활용한 응응 연구뿐만 아니라 방법론 중심의 심도 있는 연구를 위한 지원도 필요할 것 입니다. 가까운 미래에 기계학습은 응용분야가 더욱 넓어져 갈수록 편리한 사회가 되는데에 많은 힘이 될 것으로 보입니다.