2. 인공지능 기술의 주요 분야: 머신러닝

지도 학습 (Supervised Learning)

지도 학습은 레이블이 지정된 훈련 데이터를 사용하여 모델을 학습시키는 과정입니다. 즉, 입력 데이터(X)와 그에 해당하는 출력 데이터(Y) 사이의 관계를 모델이 학습하는 것입니다. 지도 학습의 주요 목표는 새로운, 보이지 않는 데이터에 대해 정확한 예측을 하는 것입니다.

• 적용 사례:
  • 이미지 분류: 사진에 나타난 객체를 분류합니다 (예: 고양이 vs 개).
  • 스팸 메일 필터링: 이메일이 스팸인지 아닌지를 판별합니다.
  • 신용 점수 예측: 고객의 신용 기록을 바탕으로 신용 점수를 예측합니다.

비지도 학습 (Unsupervised Learning)

비지도 학습은 레이블이 없는 데이터를 사용하여 모델이 데이터의 구조나 패턴을 스스로 찾아내도록 합니다. 이 방식은 데이터 내 숨겨진 특징이나 구조를 발견하는 데 유용합니다.

• 적용 사례:
  • 군집화: 유사한 특징을 가진 데이터 포인트들을 그룹으로 묶습니다 (예: 고객 세분화).
  • 이상치 탐지: 정상 범위에서 벗어난 데이터 포인트를 식별합니다 (예: 사기 거래 탐지).
  • 차원 축소: 데이터의 복잡성을 줄이기 위해 중요한 특성만을 추출합니다 (예: 시각화, 효율적인 저장).

강화 학습 (Reinforcement Learning)

강화 학습은 에이전트가 환경과 상호작용하며, 시행착오를 통해 최적의 행동 전략을 학습하는 과정입니다. 강화 학습의 목표는 주어진 환경에서 에이전트의 보상을 최대화하는 정책을 찾는 것입니다.

• 적용 사례:
  • 자율 주행 차량: 차량이 주행 환경을 이해하고, 최적의 경로를 선택합니다.
  • 게임 플레이: AlphaGo와 같은 프로그램이 바둑과 같은 복잡한 게임에서 인간 상대를 이깁니다.
  • 로봇 제어: 로봇이 특정 작업을 수행하기 위해 물리적 환경과 상호작용하는 방법을 학습합니다.

머신러닝의 이러한 주요 분야는 AI 기술의 발전과 함께 다양한 산업과 응용 분야에서 혁신을 주도하고 있습니다. 지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습 각각은 특정 문제를 해결하기 위한 고유한 접근 방식을 제공하며, 이를 통해 기계가 보다 지능적으로 작동할 수 있도록 합니다.