AI 용어집
머신러닝
머신러닝은 컴퓨터가 모든 상황에 맞는 정해진 규칙을 부여받는 대신, 데이터에서 패턴을 학습해 특정 작업을 점점 더 잘 해내게 되는 인공지능의 한 분야예요.
이 가이드에서
머신러닝이란 무엇인가요
전통적인 소프트웨어에서는 사람이 프로그램이 해야 할 일을 정확한 규칙으로 하나하나 적어줘요. 머신러닝에서는 대신 컴퓨터에 수많은 예시를 보여주면, 컴퓨터가 그 데이터 속 패턴을 스스로 찾아내 규칙을 만들어요.
예를 들어 스팸을 걸러내려고 스팸 메시지마다 일일이 규칙을 쓸 필요는 없어요. "스팸" 또는 "스팸 아님"으로 표시된 수천 개의 이메일을 시스템에 보여주면, 패턴을 학습한 뒤 한 번도 본 적 없는 새 메일에도 그 패턴을 적용해요.
머신러닝이 중요한 이유
머신러닝은 요즘 AI를 움직이는 엔진이라서, 기본 아이디어를 이해해두면 이 분야 전체가 훨씬 명확해져요. 모델을 직접 만들 줄 몰라도 학습 원리를 아는 것만으로 충분히 도움이 돼요.
AI 도구와 언어 모델이 세워진 기반이에요
데이터가 많아질수록 AI가 왜 더 좋아지는지 이해하는 데 도움이 돼요
AI 도구의 강점과 한계를 동시에 설명해줘요
명확한 개념 모델을 갖추면 AI 도구를 더 효과적으로 쓸 수 있어요
자주 묻는 질문
정확히 같지는 않아요. 머신러닝은 인공지능의 한 부분으로, 데이터에서 학습하는 데 초점을 맞춰요. AI는 더 넓은 분야지만, 오늘날 발전의 대부분을 이끄는 건 머신러닝이에요.