AI가 어떻게 배우는지 가장 핵심이 되는 기술이 바로 ‘머신러닝(Machine Learning)’입니다.
머신러닝은 데이터를 이용해 컴퓨터가 스스로 규칙을 찾고 학습하도록 만드는 기술입니다.
이번 글에서는 완전 기초 수준에서
머신러닝의 개념, 작동 방식, 활용 예시까지 쉽게 설명합니다.
—
## 1. 머신러닝이란 무엇인가?
머신러닝은 컴퓨터가 ‘데이터’를 통해 스스로 규칙을 학습하고
미래를 예측하거나 판단하도록 만드는 기술입니다.
쉽게 말하면:
**“경험(데이터)을 많이 보여주면, 컴퓨터가 점점 똑똑해지는 기술”**
예를 들어, 고양이 사진 1만 장을 보여주면,
컴퓨터는 고양이의 패턴을 스스로 학습하게 됩니다.
—
## 2. 머신러닝의 기본 작동 구조
머신러닝은 크게 3단계로 이루어집니다.
### 1) 데이터 입력 (Input)
AI에게 학습시킬 자료를 넣어줍니다.
예: 사진, 텍스트, 숫자, 음성 등
### 2) 학습 (Training)
컴퓨터가 데이터의 패턴을 스스로 찾습니다.
예: 고양이의 눈 모양, 귀, 털 패턴 등
### 3) 예측/판단 (Prediction)
학습을 바탕으로 새로운 데이터를 보고 판단합니다.
예: “이 사진은 고양이다.”
—
## 3. 머신러닝의 대표 유형 3가지
### ✔ 1) 지도학습(Supervised Learning)
정답이 있는 데이터를 학습
예: 고양이(정답: 고양이), 강아지(정답: 강아지)
가장 많이 사용되는 방식
### ✔ 2) 비지도학습(Unsupervised Learning)
정답 없이 패턴을 스스로 찾음
예: 비슷한 소비 패턴 고객끼리 묶기(군집화)
### ✔ 3) 강화학습(Reinforcement Learning)
보상을 받으며 스스로 최적 행동을 배우는 방식
예: AI가 게임 플레이, 로봇이 걷는 법 학습
—
## 4. 머신러닝이 실제로 사용되는 곳
– 유튜브 추천 알고리즘
– 스팸 메일 필터
– 음성 인식
– 이미지 분류(고양이 vs 강아지)
– 자율주행 자동차
– 쇼핑몰 상품 추천
– 은행 사기 거래 탐지
이미 우리의 일상 대부분이 머신러닝 위에서 돌아갑니다.
—
## 5. 머신러닝 vs 딥러닝의 차이
### 머신러닝:
데이터로 학습하는 AI 전체 기술
### 딥러닝:
머신러닝 안에서 ‘신경망’ 구조를 사용하는 고급 기술
→ ChatGPT, 이미지 생성 AI 등이 여기에 해당
딥러닝은 머신러닝보다 훨씬 더 많은 데이터를 활용하고
복잡한 문제도 해결할 수 있습니다.
—
## 6. 마무리
머신러닝은 AI가 어떻게 배우는지 이해하는 데 가장 중요한 개념입니다.
핵심은 단 하나입니다.
**“데이터로부터 스스로 규칙을 찾는 기술”**
다음 글에서는
**딥러닝이 어떻게 동작하는지, 신경망 구조가 무엇인지**
좀 더 쉽게 설명해드리겠습니다.