머신러닝, 설명

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인공지능

에 의해

사라 브라운

2021년 4월 21일

이러한 광범위하고 강력한 형태의 인공 지능은 모든 산업을 변화시키고 있습니다. 머신러닝의 잠재력과 한계, 그리고 머신러닝이 어떻게 사용되는지에 대해 알아야 할 사항은 다음과 같습니다.

챗봇과 예측 텍스트, 언어 번역 앱, Netflix가 제안하는 프로그램, 소셜 미디어 피드가 표시되는 방식 뒤에는 기계 학습이 있습니다. 이미지를 기반으로 의료 상태를 진단할 수 있는 자율주행 차량과 기계에 전원을 공급합니다.

오늘날 기업이 인공 지능 프로그램을 배포할 때 기계 학습을 사용할 가능성이 높습니다. 따라서 용어가 종종 같은 의미로 사용되고 때로는 모호하게 사용됩니다. 머신러닝은 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 컴퓨터에 학습할 수 있는 기능을 제공하는 인공 지능의 하위 분야입니다.

MIT 집단지성센터 창립 이사이자 MIT 슬론 교수인 토마스 W. 말론(Thomas W. Malone)은 "지난 5~10년 동안 머신러닝은 중요한 방식, 아마도 가장 중요한 방식이 되었고 AI의 대부분이 수행되었습니다"라고 말했습니다. . "그래서 일부 사람들은 AI와 머신러닝이라는 용어를 거의 동의어로 사용합니다. AI의 현재 발전 대부분은 머신러닝과 관련되어 있습니다."

머신러닝이 보편화되면서 비즈니스에 종사하는 모든 사람이 머신러닝을 접하게 될 가능성이 높으며 이 분야에 대한 실무 지식이 필요할 것입니다. 2020년 딜로이트 설문조사에 따르면 기업의 67%가 머신러닝을 사용하고 있으며, 97%가 내년에 머신러닝을 사용 중이거나 사용할 계획인 것으로 나타났습니다.

제조부터 소매, 은행, 제과점에 이르기까지 레거시 기업에서도 기계 학습을 사용하여 새로운 가치를 창출하거나 효율성을 높이고 있습니다. MIT 배포 가능한 기계 학습 센터 소장이자 MIT 컴퓨터 과학 교수인 Aleksander Madry는 "머신 러닝은 모든 산업을 변화시키고 있거나 변화시킬 것이며, 리더들은 기본 원리, 잠재력, 한계를 이해해야 합니다."라고 말했습니다.

모든 사람이 기술적 세부 사항을 알 필요는 없지만 기술이 무엇을 하는지, 무엇을 할 수 있고 무엇을 할 수 없는지 이해해야 한다고 Madry는 덧붙였습니다. "누구도 무슨 일이 일어나고 있는지 알지 못할 여유가 없다고 생각합니다."

여기에는 기계 학습의 사회적, 사회적, 윤리적 영향을 인식하는 것이 포함됩니다. "이러한 도구에 참여하고 이해하기 시작한 다음 이를 어떻게 잘 사용할 것인지 생각하는 것이 중요합니다. 우리는 모든 사람의 이익을 위해 이러한 [도구]를 사용해야 합니다."라고 MBA '16의 Joan LaRovere 박사는 말했습니다. , 소아 심장 집중 치료 의사이자 비영리 The Virtue Foundation의 공동 창립자입니다. "AI는 좋은 일을 할 수 있는 잠재력이 너무 많습니다. 우리는 이것에 대해 생각할 때 그것을 렌즈에 담아 두어야 합니다. 이것을 어떻게 사용하여 좋은 일을 하고 더 나은 세상을 만들 수 있을까요?"

머신러닝은 인공 지능의 하위 분야로, 지능적인 인간 행동을 모방하는 기계의 능력으로 광범위하게 정의됩니다. 인공지능 시스템은 인간이 문제를 해결하는 방식과 유사한 방식으로 복잡한 작업을 수행하는 데 사용됩니다.

CSAIL의 수석 연구 과학자이자 InfoLab 그룹 책임자인 보리스 카츠(Boris Katz)에 따르면 AI의 목표는 인간처럼 "지능적인 행동"을 나타내는 컴퓨터 모델을 만드는 것입니다. 이는 시각적 장면을 인식하고, 자연어로 작성된 텍스트를 이해하고, 물리적 세계에서 작업을 수행할 수 있는 기계를 의미합니다.

머신러닝은 AI를 활용하는 한 가지 방법입니다. 1950년대 AI 선구자 아서 사무엘(Arthur Samuel)은 이를 "명시적으로 프로그래밍하지 않고도 컴퓨터에 학습할 수 있는 능력을 제공하는 연구 분야"로 정의했습니다.