인공지능(AI)은 어떻게 배우는가?: 머신러닝(Machine Learning)의 핵심 원리 정리

“경험을 통해 스스로 학습하는 알고리즘”

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1. 머신러닝의 정의

• 머신러닝은 명시적인 프로그래밍 없이, 데이터로부터 학습하는 알고리즘을 만드는 기술입니다.
• 고전적인 프로그래밍이 입력 + 규칙 → 출력이라면, 머신러닝은 입력 + 출력 → 규칙(모델)을 학습합니다.

Tom Mitchell (1997)의 정의는 다음과 같습니다​.

"A computer program is said to learn from experience E with respect to some class of tasks T and performance measure P, if its performance at tasks in T, as measured by P, improves with experience E."
("컴퓨터 프로그램은 경험 E를 통해 어떤 종류의 작업 T와 성능 측정치 P에 대해 학습한다고 합니다.
만약 P로 측정된 T의 작업 성능이 경험 E로 향상된다면 말입니다.")

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2. 머신러닝의 종류
: 머신러닝은 크게 세 가지로 나뉩니다.

종류	설명	예시
지도학습 (Supervised Learning)	정답(label)이 있는 데이터를 학습	이메일 스팸 분류, 가격 예측
비지도학습 (Unsupervised Learning)	정답 없이 숨겨진 패턴을 학습	고객 군집화, 이상 탐지
강화학습 (Reinforcement Learning)	시행착오를 통해 최적의 행동을 학습	알파고, 게임 플레이

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3.  머신러닝의 기본 원리

• 머신러닝은 다음과 같은 절차로 작동합니다:
  1. 데이터 수집: 충분하고 신뢰성 있는 데이터 확보
  2. 전처리: 결측치 처리, 정규화, 벡터화 등
  3. 특징(feature) 추출: 사람이 유의미한 변수 선택 (ex. 키, 나이)
  4. 학습(training): 모델이 데이터를 통해 규칙을 학습
  5. 검증(validation): 성능을 평가하고 튜닝
  6. 예측(predict): 실제 문제에 모델 적용

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4. 머신러닝 vs 딥러닝: 차이는?

구분	머신러닝	딥러닝
특징 추출	사람이 직접 설계	자동 추출 (심층 신경망 이용)
구조	다양한 알고리즘 (SVM, 랜덤포레스트 등)	다층 인공신경망
데이터 요구량	상대적으로 적음	수많은 데이터 필요
연산 자원	적게 필요	고성능 GPU 필요
예시	스팸 필터, 고객 세분화	음성 인식, 이미지 분류

※ LeCun, Y., Bengio, Y., & Hinton, G. (2015). Deep learning. Nature, 521(7553), 436–444.

 

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5.  머신러닝의 대표 알고리즘

• 회귀분석 (Regression): 연속적인 값을 예측 (ex. 집값)
• 의사결정나무 (Decision Tree): 조건 분기를 통해 예측
• 서포트 벡터 머신 (SVM): 가장 큰 마진을 가진 결정 경계 학습
• K-최근접 이웃 (K-NN): 가까운 데이터 기반으로 분류
• 랜덤 포레스트 (Random Forest): 여러 트리를 조합한 앙상블 기법
• K-평균 클러스터링 (K-Means): 군집화를 통해 데이터 분할

 

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6. 머신러닝의 실제 적용 사례

분야	활용 사례
추천 시스템	넷플릭스, 유튜브 콘텐츠 추천
금융	이상 거래 탐지, 신용 점수 예측
바이오	유전자 분석, 질병 예측
제조	불량품 탐지, 수요 예측
자율주행	객체 인식, 경로 예측

 

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8.  머신러닝을 공부하는 데 유용한 팁 

• 기본 수학 이해: 선형대수, 확률, 미적분
• 실습: Python + Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch
• Kaggle에서 실전 데이터 분석 경험
• 논문과 리뷰 아티클을 병행해서 읽기

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머신러닝은 데이터를 바라보는 방식이자,
문제 해결을 위한 사고 프레임워크입니다.
중요한 건 수학이나 코딩만이 아니라,
좋은 질문과 적절한 데이터를 찾는 능력입니다.

[참고문헌]

• Mitchell, T. M. (1997). Machine learning. McGraw-Hill.
• Jordan, M. I., & Mitchell, T. M. (2015). Machine learning: Trends, perspectives, and prospects. Science, 349(6245), 255–260.
• Domingos, P. (2012). A few useful things to know about machine learning. Communications of the ACM, 55(10), 78–87.
• LeCun, Y., Bengio, Y., & Hinton, G. (2015). Deep learning. Nature, 521(7553), 436–444.