데이터 과학과 기계 학습 (2)

머신 러닝이란?

 아서 사무엘은 1959년에 "기계 학습"이라는 용어를 사용했습니다. 그는 미국의 IBMer(IBM에서 일하는 사람)이자 컴퓨터 게임과 인공지능의 선구자였습니다.

 

 기계 학습은 데이터 과학의 하위 분야로, 인공지능 분야 중 하나이며 컴퓨터 과학 분야 중 하나입니다. 더 구체적으로, 머신 러닝은 인공지능의 핵심입니다. 머신 러닝은 사용 가능한 데이터베이스를 분석하여 학습하는 컴퓨터 알고리즘(신경망)에 대한 연구입니다. 알고리즘을 문제를 해결하거나 작업을 수행하기 위해 적용되는 명령어 집합으로 생각합니다.

 

 머신 러닝은 컴퓨터 프로그램이 인간의 개입 없이 새로운 데이터를 학습하고 분석하고 적응할 수 있다는 개념을 기반으로 합니다. 사용되는 주요 방법은 감독 학습 방법과 감독되지 않은 학습 방법이라고 합니다. 이들은 여러 솔루션을 자율적으로 테스트하고 문제에 가장 적합한 솔루션을 결정함으로써 기능 모델이나 프로그램을 만들 수 있도록 지원합니다.

 

 딥러닝(deep learning) 또는 딥 뉴럴 러닝(deep neural learning)은 ML의 하위 집합을 나타냅니다. 신경망을 기반으로 인간의 신경 시스템과 같은 구조로 다양한 요소를 분석하고, ML 엔지니어는 알고리즘과 수학적 개념을 사용하는 복잡성을 관리합니다.

 

 마지막으로 머신러닝은 제조, 소매, 의료, 생명과학, 여행, 환대, 금융 서비스, 미디어, 보안, 에너지, 공급 원료 및 유틸리티를 포함한 모든 유형의 산업에 적용됩니다. 이를 통해 기업은 기업 및 고객 정보의 가치를 활용하여 올바른 비즈니스 결정을 내릴 수 있습니다. 예를 들면, 이미지 인식이 머신 러닝에서 잘 알려진 사례입니다.

 

머신 러닝이 데이터 과학보다 더 나은가?

 데이터 과학과 머신 러닝을 논할 때, 많은 사람들은 어느 것이 더 나은지 판단하기 위해 그것들을 비교하는 것이 좋다고 말합니다.

 

 먼저 데이터 과학은 예측 인과 분석과 전향적 분석을 가능하게 합니다. 그리고 머신 러닝은 기업이 데이터나 경험을 관찰하고 연구하여 패턴을 결정하고 이러한 결과를 고려하여 추론 시스템을 구축할 수 있도록 합니다. 이 두 분야는 서로 밀접하게 연결되어 있습니다. 정확하게, ML은 데이터 과학의 광범위한 용어에 적합합니다. 이로 인해 데이터 과학자들이 ML을 기본적으로 이해하는 것이 점점 더 중요해지고 있습니다.

 

 결론적으로 머신 러닝과 데이터 과학 두 분야는 서로 의존하기에 경중을 논할 수 없습니다. 데이터는 필수적이며 ML 기술은 거의 모든 산업에서 필수적인 부분이 되었습니다.

 

데이터 과학을 위해 머신 러닝이 필요한가?

 이것은 데이터 과학과 머신 러닝의 문제와 관련된 또 다른 흥미로운 질문입니다. 이러한 질문에 답하자면, 기계가 학습하기 위해서는 데이터가 필요하고, 머신 러닝은 데이터 과학에 유용합니다. 데이터 과학은 머신 러닝을 실용적으로 만들었습니다. 머신 러닝의 발전은 인공지능 애플리케이션의 발전으로 이어졌습니다. ML은 대량의 정보를 분석하여 데이터 과학자의 작업을 자동화된 프로세스로 간소화하고 빅데이터 모델링 및 해석을 지원합니다. 그들이 머신 러닝을 더 잘 이해할수록, 그들은 더 많은 품질 예측과 추정을 할 수 있고 인간의 개입 없이도 더 사려 깊은 행동을 취할 수 있게 됩니다.