Machine Learning 이란 무엇인가?

Machine Learning에 대한 공부
Machine Learning이란 기계 학습이라고도 불리는 인공지능의 한 분야이다.
1959년 아서사무엘은 Machine Learning을 가리켜
"컴퓨터에 명시적인 프로그램 없이 배울 수 있는 능력을 부여하는 연구 분야"라고 정의했다.
즉, 이전에는 어떤 답을 찾기 위해서 일일히 코딩을 했다면,
이제는 컴퓨터 스스로가 사람처럼 학습하길 바라는 것,
그것을 바로 Machine Learning이라 할 수 있다.

이 말이 조금 와닿지 않을 수 있다.

예를 들어 설명한다면 y = 2x라는 함수가 있다고 가정을 하자.
그랬을 때 (x, y)에 여러 쌍의 데이터를 줬을 때, (1, 2), (3, 6), (5, 10), (6, 12)
이렇게 데이터를 줬을 때, 이전에 줬던 x 값 1, 3, 5, 6이 아닌 새로운 4라는 값을 줬을 때
컴퓨터 스스로가 8이라는 답을 찾을 수 있도록 하는 것.
이것이 바로 Machine Learning이다.

다시 말해서, y = 2x라는 함수를 프로그래밍 하지 않더라도 답을 얻을 수 있는 것이다.
여기서 바로 Supervised Learning과 Unsupervised Learning의 개념이 나오는데,
Supervised Learning이란 하나의 함수를 유추하는 방법이고,
Unsupervised Learning이란 x란 데이터가 어떻게 분포되어 있는지 파악하는 학습이라 할 수 있다.

그런데 한가지 이상한 점을 발견할 수가 있다.
Machine Learning의 개념이 나온 것은 1959년인데, 왜 이제서야 주목을 받고 있는 것일까?
그 이유는 인공 신경망 분야에서 발전이 있었기 때문이다.
그것이 바로 Deep Learning인데, 현재의 4차 산업혁명과도 관련이 있다.
IOT가 본격적으로 활성화되면 그에따라 엄청난 양의 데이터가 발생하게 된다.
이 방대한 양의 데이터를 최적화시키고, 학습효과를 극대화 시키게 된다면,
충분히 사용할만한 가치가 있는 Machine Learning 결과가 나올 수 있기 때문이다.

즉 Machine Learning이 꽃을 피울 수 있게 해준 것이 바로 Deep Learning이라 할 수 있다.
개념적으로 봤을 때 Deep Learning의 인공신경망은 새로운 것이 아니지만,
그동안에는 인터넷에 의해서 축적된 방대한 양의 빅데이터의 양이 부족했고,
이를 처리하기 위한 컴퓨터의 능력도 부족했던 것이다.

현재 구글의 경우 2014년에 Deep Mind라는 회사를 4억 달러가 넘는 금액으로 인수했다.
고적 3년 정도 밖에 되지 않은 회사이지만, 이를 통해 이미지 인식이나 음성 인식, 번역 등에서
현저한 성과를 내고 있다. 실제 작년쯤에 구글 번역기가 상당히 업그레이드 되었는데,
아직 완벽한 번역은 아니지만, 상당히 훌륭한 번역 실력을 보여주고 있다.
Machine Learning의 시대가 본격화되고 있다.
이러한 세상의 변화에 당신은 어떻게 대응할 것인가?