기계 학습은 통계 기술 및 알고리즘에 의존하는 인공 지능(AI)의 범위입니다. 이것은 컴퓨터가 데이터로부터 학습하고 때때로 성능을 향상시키는 데 도움이 됩니다. 학습 프로세스에는 많은 양의 레이블이 지정된 데이터를 활용하는 모델 교육이 포함되며, 여기서 모델은 데이터 내의 패턴과 연관성을 인식합니다. 그런 다음 AI는 이 학습된 정보를 활용하여 새로운 데이터가 도입될 때 의사 결정 또는 예측을 내립니다.
기계 학습은 시스템이 데이터에서 학습하고, 복잡한 작업을 수행하고, 새로운 정보에 적응할 수 있도록 하는 인공 지능의 핵심 부분입니다.
인공 지능(AI)에는 다양한 기계 학습 응용 프로그램이 있으며 그 중 일부는 아래에서 설명합니다.
자치 차량
기계 학습은 자율 주행 자동차의 진화에서 중심적인 역할을 합니다. 센서 데이터 분석을 통해 기계 학습 알고리즘을 통해 차량은 환경을 인식하고 올바른 결정을 내리고 안전하게 탐색할 수 있습니다.
설립자 로얄 헤르난데즈 스타랜드링크 “자율주행차는 기계 학습을 사용하여 지속적으로 성능을 향상하고 다양한 도로 상황에 적응하여 안전성, 효율성 및 전반적인 운전 경험을 향상시킬 수 있습니다. 기계 학습이 제공하는 인식, 의사 결정 및 예측 기능의 조합은 차량이 실제 시나리오에서 자율적으로 수행할 수 있도록 하는 데 중요합니다.”
사기 탐지
행크 윌리엄스, 설립자 자동 배선 프로는 "머신 러닝 알고리즘은 과거 데이터 패턴을 학습할 때 사기 행위를 감지하는 데 도움이 될 수 있습니다. 금융 기관과 전자 상거래 플랫폼은 의심스러운 거래, 신용 카드 사기 및 사기와 관련된 기타 행동을 인식하기 위해 이러한 알고리즘을 사용합니다.”
설립자 Abner Miller 스타링크하우는 “머신 러닝은 조직이 다양한 영역에서 사기 행위를 탐지하고 방지하는 능력을 향상시키는 데 도움이 될 수 있습니다. 여기에는 의료, 보험, 금융 서비스, 전자 상거래 등도 포함될 것입니다. AI의 기계 학습은 적응적이고 데이터 중심적인 특성을 가지고 있기 때문에 기업이 끊임없이 진화하는 사기 행위에 맞서 싸울 수 있는 귀중한 도구입니다.”
이상 감지
기계 학습 알고리즘은 데이터의 이상 또는 불일치를 인식하도록 훈련될 수 있습니다. 이 애플리케이션은 사이버 보안을 포함하는 많은 도메인에서 유용하며 비정상적인 네트워크 동작을 감지하는 데 도움이 됩니다. 또한 제조, 결함 제품 식별, 의료 분야에서 비정상적인 의학적 상태를 감지할 수 있습니다.
Henry Waddilove 상무이사 Novus 비즈니스 연결 “AI의 기계 학습은 알려진 데이터와 알려지지 않은 데이터를 구별하는 데에도 도움이 될 수 있습니다. 따라서 알고리즘은 모든 이상을 분류하고 손실 전에 위험을 피할 수 있습니다. 기업과 조직은 다가오는 문제를 항상 사전에 인식하기 위해 응용 프로그램을 활용해야 합니다.”
추천 시스템
기계 학습은 추천 시스템에서 광범위하게 사용되며 선호도, 좋아요, 행동 및 과거 데이터에 따라 사용자에게 개인화된 추천을 제공합니다.
Vicky Cano, 셰프 겸 레시피 개발자 밀팬 기계 학습에 대한 그녀의 견해를 공유하며 “잘 알려진 다양한 플랫폼도 Amazon, Spotify, Netflix 등과 같은 기계 학습으로 구동되는 추천 시스템을 사용합니다. 이러한 시스템은 소비자의 행동을 조사하고 선호도에 따라 권장 사항을 제공하여 사용자 경험 및 참여. 이를 통해 기업은 청중이 무엇을 요구하는지 항상 알 수 있습니다.”
의료 및 의학
의료 및 의학 분야에서 기계 학습의 중요한 응용 프로그램이 있습니다. 가장 중요한 것은 모든 실험실 결과, 이미징 스캔, 의료 기록, 유전 데이터 등을 포함하여 광범위한 환자 데이터를 기록하고 검사할 수 있다는 것입니다. 이것은 귀중한 통찰력을 추출하고 임상 의사 결정을 지원하는 데 도움이 됩니다.
또한 기계 학습 알고리즘의 도움으로 의사는 질병을 조기에 감지, 진단 및 치료할 수 있습니다. 기계 학습은 또한 고급 이미지 해석을 지원하여 이상 감지 정확도 향상에 도움이 될 수 있습니다. 전반적으로 이 분야는 환자에게 많은 도움을 줄 수 있으며 의료 분야의 발전을 이끌 수도 있습니다.
예측 분석
인공 지능의 기계 학습은 예측 분석을 위한 강력한 도구로 작동합니다. 이를 통해 기업은 향후 결과를 예측하고 그에 따라 결정을 내릴 수 있습니다. 이전 데이터 분석 및 패턴 인식을 통해 기계 학습 알고리즘은 이전 추세에서 학습하고 미래의 행동 및 이벤트를 예측할 수 있습니다.
Alex Contes, 공동 설립자 겸 SaaS 전문가 검토 재배자는 “이 AI 모델은 조직이 고객 요구 사항을 예측하고, 가격 책정 전략을 수립하고, 잠재적 위험을 감지하고, 운영을 간소화하는 데 도움이 될 수 있습니다. 예측 분석에서 기계 학습 기능을 활용함으로써 기업은 귀중한 통찰력을 얻고, 정보에 입각한 결정을 내리고, 불확실성을 줄여 목표를 달성할 수 있습니다.”
컴퓨터 비전
컴퓨터 비전이 기계 학습을 사용하는 광범위한 영역이 있습니다. 예를 들어 객체 감지, 이미지 분할 및 이미지 분류에 사용됩니다. 인공 지능(AI) 시스템은 다양한 이미지와 비디오를 고급 관점에서 해석하고 이해합니다.
패턴 인식
기계 학습을 통해 인공 지능 시스템은 데이터에서 사용할 수 있는 다양한 패턴을 식별하고 이해할 수 있습니다. 교육 모델은 광범위한 데이터 세트에서 작동하며 해당 알고리즘은 복잡한 패턴도 인식하도록 적응할 수 있습니다. 따라서 정확한 예측 및 분류를 수행하는 데 중요합니다. 이 AI의 힘은 음성 및 이미지 인식, 자연어 처리, 사기 탐지와 같은 광범위한 분야에서 사용됩니다.
Joe Troyer, CEO 겸 성장 책임자 디지털 트리거 머신러닝에 대한 그의 관점을 공유하며 “AI는 넓은 데이터 세트에서 작동할 수 있고 복잡한 패턴도 식별할 수 있기 때문에 기업은 이 시스템을 해당 분야에서 변환하고 활용하여 정확한 예측을 하고 프로세스를 발전시켜 목표를 달성해야 합니다.”라고 말했습니다.
결론
전반적으로 인공 지능 시스템의 기계 학습은 여러 면에서 중요한 역할을 합니다. 시스템은 과거 데이터에서 학습하고, 복잡한 패턴을 식별하고, 정보에 입각한 결정을 내리고, 정확한 예측을 할 수 있습니다.
기계 학습은 이미지 인식, 예측 분석, 음성 인식, 의료, 자율 주행 차량 등과 같은 광범위한 영역에서 AI 애플리케이션을 지원합니다. 기계 학습은 새로운 정보에 적응하고 광범위한 데이터를 분석할 수 있는 능력을 갖추고 있기 때문에 AI 분야의 발전을 계속 가져오고 있습니다. 또한 많은 산업이 목표를 변화시키고 개선할 수 있도록 지원했습니다. 모든 발전으로 인해 지능형 시스템 개발의 필수 요소가 되었습니다.
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- 출처 : Plato Data Intelligence : 플라토데이터