머신러닝이란? 경험을 통해 학습하고
경험을 통해 하는 일을 더 잘할 수 있게 되는 것은
인간의 중요한 요소 중 하나죠.
갓 태어났을 때는 아는 것도 거의 없고
할 줄 아는 것도 별로 없지만
곧 이것저것 배우고 깨닫고
점점 할 수 있는 것이 늘어나죠.
하지만 컴퓨터도 인간처럼 학습을 할 수 있답니다.
머신러닝은 통계학과 컴퓨터공학을 활용해
컴퓨터가 스스로 어떤 작업을 수행하는 방법을 배우게 되죠.
규칙을 일일이 코드로 구현하지 않아도 말입니다.
우리의 뇌가 경험을 통해 일처리 능력을 발전시키듯
컴퓨터도 경험을 통해 주어진 일의 능률을 향상시킬 수 있죠.
예를 들어 컴퓨터에게 개의 사진과 고양이의 사진을 구별할 수 있도록 가르쳐보죠.
일단 사진들을 하나하나씩 보여주면서
이건 개, 저건 고양이라고 얘기해줍니다.
학습을 위해 프로그래밍된 컴퓨터는
데이터 속에서 통계적인 규칙들을 찾아내
개와 고양이를 구분할 수 있게됩니다.
예를 들어 고양이는 코가 더 작고
개는 크기가 더 다양하다는 걸 배우고
그 정보를 수치로 변환해 공간의 좌표로 정리하게 되죠.
하지만 여기서 중요한 건
프로그래머가 이런 규칙들을 찾아내는 게 아니라
컴퓨터가 스스로 규칙들을 찾아내서
미래의 데이터를 분류하는 알고리즘을 만든다는 것입니다.
예를 들어 공간의 좌표로 표시된 개와 고양이를 나누는 직선을 찾는 방법은
아주 간단하지만 효과적인 알고리즘이죠.
컴퓨터에게 새로운 사진을 보여주면
그 사진이 직선의 어느 쪽에 놓여있는지에 따라서 개인지 고양인지 판단하게 되죠.
하지만 물론 컴퓨터가 실수를 할 수도 있죠.
컴퓨터가 더 많은 양의 데이터를 얻을수록
더 세밀하게 알고리즘을 조정할 수 있고 더 정확한 예측을 할 수 있게 되죠.
머신러닝은 이미 널리 활용되고 있습니다.
얼굴 인식
문자와 음성인식, 스팸메일 자동 분류
온라인 쇼핑 상품 추천 혹은 동영상 추천
신용카드 명의 도용을 비롯한 수많은 분야에 쓰이고 있죠.
옥스포드 대학에선 머신러닝 연구자들이 통계학과 컴퓨터 공학을 결합하여
보다 어려운 문제들을 푸는 알고리즘
기존의 문제들을 더 효율적으로 푸는 알고리즘을 개발하는 연구를 하고 있습니다.
의료진단부터 소셜 미디어까지 여러 변화를 일으키고 있는 머신러닝의 잠재력은
그저 놀라울 따름입니다.
머신러닝에 대해 더 자세히 알고 싶으신 분들은 위 Oxford Sparks 웹사이트를 방문해주시거나
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