규칙을 적어 주는 대신, 컴퓨터가 예시에서 규칙을 배우게 하는 방법이에요.
머신러닝은 컴퓨터에게 규칙을 직접 적어 주지 않고, 예시를 잔뜩 보여 줘서 규칙을 스스로 찾게 하는 방법이에요. 스팸 메일을 거르려면 '이런 단어가 있으면 스팸'이라고 일일이 적는 대신, 스팸과 정상 메일 수만 통을 보여 주는 식이에요. 요즘 AI라고 부르는 것 대부분이 이 방식으로 만들어져요.
컴퓨터는 예시를 보면서 자기 안의 숫자(파라미터)를 조금씩 고쳐 틀리는 횟수를 줄여요. 이 과정을 학습이라고 해요. 정답을 같이 주는 지도학습, 보상으로 배우는 강화학습처럼 배우는 방식도 여러 가지예요.
비유로 보면
자전거 타는 법을 설명서로 외워서 배우는 사람은 없어요. 넘어지고, 고치고, 또 타 보면서 몸이 익히죠. 머신러닝도 규칙집 대신 수많은 시도와 수정으로 익혀요.
예를 들면
음악 앱이 내가 자주 듣는 노래를 보고 비슷한 곡을 추천하는 것도 머신러닝이에요.
이 낱말과 이어진 기록
출처로 확인한 AI 역사 속 장면이에요.
Frank Rosenblatt
The Perceptron
오류로부터 가중치를 갱신하는 최초의 학습 절차. Psychological Review 65(6) 386-408