문서의 임의 삭제는 제재 대상으로, 문서를 삭제하려면 삭제 토론을 진행해야 합니다. 문서 보기문서 삭제토론 기계학습 (문단 편집) == 개요 == {{{+1 [[機]][[械]][[學]][[習]] / Machine Learning}}} [[파일:image76373739.gif]] [[인공지능]]의 대표적인 방법이었던 전문가 시스템은 사람이 직접 많은 수의 규칙을 구현하는 것을 전제로 하였다. 이 같은 접근 방법은 과학 분야, 예를 들어 [[의학]]이나 [[생물]] 분야에서는 큰 역할을 할 수 있었다. 의사들의 진단을 도와주는 전문가 시스템에 기반한 [[프로그램]]을 생각해 보면 인간이 지금까지 발견한 의학적인 규칙들을 [[데이터베이스]]화하여 등록시켜 주면 되는 것이었다. 하지만 시간이 지남에 따라 세상은 사람조차 스스로 어떻게 작동되는지 아직 정확히 모르는 영역을 구현하는 프로그램을 요구하기 시작했다. 대표적으로 음성인식을 들 수 있겠다. 음성비서 어시스턴트를 제작하는 경우, 일단 [[사람]]이 어떤 문장을 말했는지 목소리 → 글자로 알아들을 수 있어야 하며, [[글자]]로 이루어진 그 문장이 어떠한 의미를 갖는지 해석할 수 있어야 한다. 이 같은 시스템은 사람이 하나하나 규칙을 만들어 준다고 형성될 수 있는 것이 아니다. 소리 같은 경우에는 [[컴퓨터]]에 [[펄스 부호 변조|PCM]]의 형태로 전달이 되는데 대체로 이는 1초에 최소 [[나무위키]] 항목 하나 분량의 [[데이터]]를 포함하고 있다. 절대로 "열이 많이 나고 오한이 있고 구토증상이 있으므로 독감이다"라는 쉬운 조건부로 해결될 문제가 아닌 것이다. 전체적인(오차가 존재하며 거대한) 데이터를 보고 그것이 의미하는 정보들을 명확히 짚어낼 줄 알아야 한다. 그리하여 나온 방법이 기계학습이다. 이름에서 알 수 있듯이 기계학습은 기계, 즉 컴퓨터를 인간처럼 학습시켜 '''스스로 규칙을 형성'''할 수 있지 않을까 하는 시도에서 비롯되었다. 위의 독감의 예와 반대로 "독감이 걸린 사람은 대부분 열이 많이 나고 오한이 있고 구토 증상이 있었다"라는 데이터에 기반하여 독감을 진단하는 것이다. 예시를 보면 알 수 있듯이 이는 인간이 하는 추론 방식과 유사하고 매우 강력하다. 아주 간단히 말하자면, 그냥 인간의 사고를 효율적인 계산 및 처리를 바라보는 관점에서부터 접근하여 모방하는 방법의 또 다른 줄기[* 기억하고 축약하며 깨우쳐 이해하기(기록하고 읽어 들이며 비교하고 알아내기)]라고 나타낼 수 있겠다.[* 사실 조건을 맞춰서 컴퓨터를 돌리면 인간과 흡사한 '결과물'을 내기가 의외로 쉽다. 단적인 예시는 [[딥블루|체스]]나 [[알파고|바둑]]이다. 실제로 인간처럼 '이해'했는냐는 좀 다른 문제다.] 지금에 이르러선 거의 모든 체계(인공지능, 검색보완, 맞춤형 광고, 판매 관리, 기계 조종, 인력 개편 등등)는 빠르고 만족스러운 결과를 선보이기 위해 기계학습에 의존하는 추세이다.저장 버튼을 클릭하면 당신이 기여한 내용을 CC-BY-NC-SA 2.0 KR으로 배포하고,기여한 문서에 대한 하이퍼링크나 URL을 이용하여 저작자 표시를 하는 것으로 충분하다는 데 동의하는 것입니다.이 동의는 철회할 수 없습니다.캡챠저장미리보기