1.2 머신러닝을 사용하는 이유

목표

• 머신러닝 시스템을 왜 사용해야 할 지 생각해 보고
• 우리가 머신러닝을 배우게 되면 어떤 기술에 이 것을 접목 시킬지 고민해 본다.

 

머신러닝 전체 목차 - https://wondangcom.tistory.com/2769

 

목차

1 머신러닝을 사용하는 이유

지난 시간에 y=ax+b 와 같은 규칙에서 직관적으로 a=10,b=50을 찾아 y=10x+50 이라는 공식을 유도해서 구할 수 있는 경우라면 굳이 인공지능이 필요하지 않을 수 있다.

하지만 더 복잡한 데이터 혹은 어떤 데이터 값이 수시로 바뀌는 경우는 어떨까?

예를 들어 이메일에서 스팸필터를 만드는 경우를 생각해 보면 전통적인 방법으로 어떤 패턴(예,대출)을 발견하여 그러한 패턴을 발견했을때 스팸으로 걸러 내도록 했다면 스팸을 보내는 사람은 생각하게 된다.

이것이 스팸으로 인식하고 있구나 해서 대출이라는 글자를 "돈 빌려 드립니다." 와 같이 다른 것으로 변경한다면 다시 그 규칙을 추가해야 되고 유지 보수가 매우 힘들어 질 것이다.

하지만 머신러닝 기반의 스팸 필터는 사용자가 스팸으로 지정한 메일에 유독 돈 빌려 드립니다 와 같은 문구가 자주 나타난다면 이것을 자동으로 인식하고 스팸으로 분류하게 된다.

이렇게 복잡한 로직이나 수시로 변경되는 규칙과 같은 경우에 기계가 스스로 알아서 학습하도록 한다면 유지보수도 매우 편리해 질 것이다.

요약

전통적인 방식으로 많은 수동 조정과 규칙이 필요한 문제
전통적인 방식으로 해결 방법이 없는 복잡한 문제
유동적인 환경

이러한 경우 대량의 데이터셋을 훈련하여 그것을 이용하여 규칙을 찾는다.

 

맺음말

이제는 4차 산업혁명의 깊숙한 영향 속에 있습니다.

많은 시스템들이 머신러닝을 탑재하고 있어, 때로는 머신러닝을 배워야 하는 것이 맞는지에 대한 의문이 들기도 합니다.

그러나 아직까지도 머신러닝이 필요하지만 아직 적용되지 않은 시스템들이 많습니다.

그래서 앞으로도 머신러닝의 수요는 계속해서 증가할 것으로 예상됩니다.

이 글을 읽고 있는 모든 분들이 모두 성공적인 삶을 살기를 바랍니다.

 

참고)  핸즈온 머신러닝

 

 

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