머신 러닝은 인공지능(AI)의 한 분야로, 컴퓨터가 스스로 학습해서 똑똑해지는 방법을 말해요. 마치 학생들이 공부해서 지식을 쌓고 문제를 해결하는 능력을 키우는 것처럼요.
머신 러닝 과정은 우선 컴퓨터에게 데이터를 주고, 그 데이터를 통해 스스로 규칙을 찾고 배우게 한답니다. 이렇게 학습한 내용을 바탕으로 새로운 데이터를 봤을 때 예측하거나 판단할 수 있게 되는 것이죠.
그럼, 머신 러닝은 왜 필요할까요? 세상에는 정말 많은 정보가 있어요. 이 모든 정보를 사람이 일일이 분석하고 규칙을 찾기는 어렵죠. 머신 러닝은 이런 복잡하고 많은 데이터를 컴퓨터가 빠르게 분석하고, 숨겨진 패턴이나 규칙을 찾아내도록 도와준답니다.
머신 러닝은 어떻게 작동할까요? 아주 간단한 예를 들어볼게요. 우리가 “사과” 사진을 컴퓨터에게 보여주면서 “이건 사과야”라고 알려준다고 상상해 보세요. 처음에는 컴퓨터가 사과를 잘 모를 거예요. 하지만 여러 장의 사과 사진과 다른 과일 사진을 보여주면서 “이건 사과”, “이건 바나나”, “이건 오렌지”라고 계속 알려주면, 컴퓨터는 스스로 사과의 특징(색깔, 모양 등)을 배우게 됩니다.
나중에는 처음 보는 사과 사진을 보여줘도 “이건 사과네!”하고 알아맞힐 수 있게 되는 거죠. 이게 바로 머신 러닝의 기본적인 원리 중 하나인 '지도 학습'이랍니다.
머신 러닝은 마치 어린아이가 세상을 배우는 과정과 비슷해요. 부모님이나 선생님이 여러 가지를 알려주면 아이는 그것을 보고 듣고 경험하면서 스스로 지식을 쌓고 이해하게 되죠.
머신 러닝과 AI, 딥 러닝은 어떤 관계일까요?
AI는 사람처럼 생각하고 배우고 판단하는 능력을 컴퓨터가 가지도록 하는 기술 전체를 말해요. 머신 러닝은 인공지능을 만드는 여러 방법 중 하나로, 데이터를 통해 컴퓨터가 스스로 학습하게 하는 방법이에요. 딥 러닝은 머신 러닝의 한 종류로, 인간의 뇌 신경망을 본뜬 '인공 신경망'을 여러 층으로 깊게 쌓아 올려 학습하는 방법을 말한답니다.
쉽게 말해, 인공지능은 큰 목표이고, 머신 러닝은 그 목표를 달성하는 방법 중 하나이며, 딥 러닝은 머신 러닝 방법 중에서도 아주 강력한 방법이라고 생각하면 돼요.
우리 주변에서 머신 러닝은 정말 많이 사용되고 있어요. 유튜브에서 재미있는 영상을 추천해주거나, 온라인 쇼핑몰에서 좋아할 만한 물건을 추천해주는 것 등 추천시스템에 많이 쓰이고요. 스마트폰에 대고 말하면 글자로 바꿔주거나 명령을 실행하는 음성 인식, 사진 속에서 사람 얼굴이나 특정 물건을 찾아내는 이미지 인식, 번역, 스스로 길을 찾고 장애물을 피하며 운전하는 자율주행차 등에도 활용하고 있습니다. 머신 러닝은 우리 미래를 더욱 스마트하고 재미있게 바꿔줄 거예요.
최지호 기자 jhochoi@etnews.com