머신러닝이란? 개념과 딥러닝과의 차이, 기업이 얻는 장점

넷플릭스나 유튜브처럼 나에게 맞춘 콘텐츠를 골라 주는 추천 기능은 이제 일상이 됐습니다. 이런 개인화 알고리즘의 출발점이 바로 머신러닝입니다. 말 그대로 '기계가 배운다'는 뜻의 머신러닝이 무엇을, 어떻게 배우고, 배운 것을 어디에 쓰는지 개념과 장점을 중심으로 살펴보겠습니다.

(이미지 출처: AI 타임스)

머신러닝은 왜 등장했을까

과거 AI 개발자들은 각 분야 전문가가 만든 방대한 샘플을 일일이 데이터베이스로 만들어 컴퓨터에 직접 입력했습니다. 이 방식은 시간과 비용이 많이 들 수밖에 없었고, 사람이 명확히 구분하기 어려운 규칙과 변수가 늘어나면서 한계에 부딪혔습니다.

그래서 컴퓨터를 사람처럼 학습시켜 스스로 규칙을 만들게 할 수 없을까 하는 시도가 시작됐고, 이것이 컴퓨터의 자율 학습을 돕는 알고리즘과 기술을 다루는 머신러닝으로 이어졌습니다. AI가 기계를 사람의 지식처럼 행동하게 만드는 것이라면, 머신러닝은 기계를 계속 학습시켜 스스로 알아서 잘 행동하게 만드는 것입니다.

(이미지 출처: 패스트 캠퍼니)

머신러닝의 개념

머신러닝은 알고리즘으로 데이터를 분석하고, 그 결과를 스스로 학습한 뒤 이를 바탕으로 판단하거나 예측하는 기술입니다. 양질의 데이터를 많이 확보할수록 더 높은 성능을 낼 수 있어, 데이터가 매우 중요한 역할을 합니다.

개발자들은 데이터에 사람이 생각하는 정답을 붙여 계산하고, 사람의 판단과 어긋나는 오류를 줄여 나가는 과정을 반복하면 사람과 비슷한 판단을 할 수 있을 것이라고 생각했습니다. 이 반복 과정을 '학습'이라 하고, 학습으로 얻은 지능을 실제 응용에 적용하는 기술이 머신러닝입니다.

(이미지 출처: https://live.lge.co.kr/live_with_ai_01/)

인공지능, 머신러닝, 딥러닝의 관계

머신러닝이 인공지능을 구현하는 방법 중 하나라면, 딥러닝은 머신러닝의 여러 방법론 중 하나입니다. 머신러닝은 학습에 필요한 특징을 사람이 직접 제공해야 하지만, 딥러닝은 스스로 특징을 추출해 학습에 활용합니다.

- 인공지능: 사고와 학습 같은 인간의 지적 능력을 컴퓨터로 구현하는 기술

- 머신러닝: 컴퓨터가 스스로 학습해 인공지능의 성능을 높이는 방법

- 딥러닝: 인간의 뉴런과 비슷한 인공신경망 방식으로 정보를 처리하는 방법

(이미지 출처: 에이콘)

머신러닝이 주는 장점

머신러닝과 딥러닝은 사람의 판단을 대신할 수 있을 만큼 의사결정을 지원하는 수준으로 발전했습니다.

- 사람이 놓치기 쉬운 데이터의 추세와 패턴을 찾아냅니다.

- 한 번 설정하면 사람의 개입 없이 작업합니다.

- 시간이 지날수록 결과가 더 정확해집니다.

- 변화가 많고 크고 복잡한 데이터 환경에서도 다양한 형식의 데이터를 처리합니다.

머신러닝 인프라, 쉽게 시작하는 방법

ChatGPT를 계기로 AI를 도입하는 기업이 늘면서 머신러닝을 시도하려는 기업도 함께 늘고 있습니다. 하지만 머신러닝을 활용하려면 하드웨어 인프라 관리, 데이터 확보와 정제, 모델 알고리즘까지 폭넓은 이해가 필요합니다.

씨이랩의 astrago는 이런 부담을 덜기 위해 만들어졌습니다. 모델 허브에 SOTA(State Of The Art)로 분류되는 최신 오픈소스 모델과 사용법이 담겨 있어 초보자도 쉽게 머신러닝을 시작할 수 있고, 코딩 없이 GUI만으로 학습을 진행할 수 있습니다. 모니터링과 인프라 관리 기능도 함께 제공합니다.

가상 학습 데이터를 생성하는 X-Gen 솔루션과 AI용 서버도 함께 제공해, 머신러닝 도입을 고민하는 기업과 개발자의 고민을 한 번에 해결할 수 있습니다. 머신러닝 도입이 막막하다면, AstraGo로 첫 학습부터 가볍게 시작해 보세요.