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머신러닝에 관한 9가지 오해

머신러닝만큼 오해가 많은 신기술도 없을 것이다. 머신러닝이 할 수 있는 것과 할 수 없는 것은 각각 무엇인지를 알아보고, 더 이상 머신러닝을 오해하지 말자. 머신러닝은 매우 유용하다. 그래서 모든 문제를 해결하고, 모든 상황에 적용할 수 있는 기술이라고 생각하기 쉽다. 하지만 다른 도구들처럼 특정 영역에만 유용하다. 지속되고 있지만, 이를 해결할 사람을 충분히 채용할 수 없어 해결하지 못하고 있는 문제들, 목적이 명확하지만, 이를 달성할 방법이 없는 문제들을 예로 들 수 있다. 어쨌든 많은 기업과 기관이 어떤 식이든 머신러닝을 활용해 혜택을 누릴 수 있다. 액센츄어 조사에 따르면, 2021년까지 AI가 모든 새로운 혁신의 원동력이 될 것이라고 예상한 중역들의 비율이 42%에 달한다. 그러나 ‘하이프’와 일반적인 통념을 극복하고, 머신러닝이 실제 전달할 수 있는 기능과 그렇지 못한 기능을 이해해야 더 좋은 성과를 일궈낼 수 있다. 오해 1 : ‘머신러닝=AI’다 머신러닝과 인공지능이 유사어처럼 사용되는 경우가 많다. 하지만 머신러닝은 연구 실험실에서 실제 세상으로 가장 성공적으로 진입한 기법이고, AI는 컴퓨터 비전, 로봇, 자연어 처리, 머신러닝이 관여되지 않는 제약 만족(Constraint Satisfaction) 같은 접근법 등 적용 범위와 응용 분야가 광범위한 기술이다. 머신을 똑똑하게 만드는 기술로 생각하면 된다. 이 가운데 어느 것도 일부 사람들이 경쟁할까 두려워하고, 심지어 인간을 공격할까 두려워하는 그런 '인공지능'은 아니다. ‘버즈워드(통용어)’를 경계하고, 정확히 이해해야 한다. 머신러닝은 수많은 데이터의 패턴을 학습, 결과를 예측하는 기법이다. 그 결과가 ‘지적’으로 보일지 모르겠지만, 기본적으로 아주 빠른 속도와 규모로 통계 처리를 하는 기법이다. 오해 2 : 모든 데이터가 유용하다 머신러닝에는 데이터가 ...

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2018.03.23

머신러닝만큼 오해가 많은 신기술도 없을 것이다. 머신러닝이 할 수 있는 것과 할 수 없는 것은 각각 무엇인지를 알아보고, 더 이상 머신러닝을 오해하지 말자. 머신러닝은 매우 유용하다. 그래서 모든 문제를 해결하고, 모든 상황에 적용할 수 있는 기술이라고 생각하기 쉽다. 하지만 다른 도구들처럼 특정 영역에만 유용하다. 지속되고 있지만, 이를 해결할 사람을 충분히 채용할 수 없어 해결하지 못하고 있는 문제들, 목적이 명확하지만, 이를 달성할 방법이 없는 문제들을 예로 들 수 있다. 어쨌든 많은 기업과 기관이 어떤 식이든 머신러닝을 활용해 혜택을 누릴 수 있다. 액센츄어 조사에 따르면, 2021년까지 AI가 모든 새로운 혁신의 원동력이 될 것이라고 예상한 중역들의 비율이 42%에 달한다. 그러나 ‘하이프’와 일반적인 통념을 극복하고, 머신러닝이 실제 전달할 수 있는 기능과 그렇지 못한 기능을 이해해야 더 좋은 성과를 일궈낼 수 있다. 오해 1 : ‘머신러닝=AI’다 머신러닝과 인공지능이 유사어처럼 사용되는 경우가 많다. 하지만 머신러닝은 연구 실험실에서 실제 세상으로 가장 성공적으로 진입한 기법이고, AI는 컴퓨터 비전, 로봇, 자연어 처리, 머신러닝이 관여되지 않는 제약 만족(Constraint Satisfaction) 같은 접근법 등 적용 범위와 응용 분야가 광범위한 기술이다. 머신을 똑똑하게 만드는 기술로 생각하면 된다. 이 가운데 어느 것도 일부 사람들이 경쟁할까 두려워하고, 심지어 인간을 공격할까 두려워하는 그런 '인공지능'은 아니다. ‘버즈워드(통용어)’를 경계하고, 정확히 이해해야 한다. 머신러닝은 수많은 데이터의 패턴을 학습, 결과를 예측하는 기법이다. 그 결과가 ‘지적’으로 보일지 모르겠지만, 기본적으로 아주 빠른 속도와 규모로 통계 처리를 하는 기법이다. 오해 2 : 모든 데이터가 유용하다 머신러닝에는 데이터가 ...

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