Machine Learning(머신러닝)은 인공지능(AI)의 하위 분야로, 데이터로부터 학습하여 명시적인 프로그래밍 없이 패턴을 찾고, 예측하거나 의사결정을 내릴 수 있도록 하는 기술입니다.
입력 데이터를 통계적으로 처리해 모델을 구축하며, 경험을 통해 점진적으로 성능을 개선합니다.

주요 특징:

• 데이터 기반 학습
모델이 학습과 예측을 위해 대규모 데이터를 활용합니다.

• 적응성
새로운 데이터를 학습하면서 스스로 성능을 향상시킵니다.

• 알고리즘 다양성
지도학습, 비지도학습, 강화학습 등 다양한 학습 방식이 존재합니다.

• 일반화 능력
훈련 데이터뿐 아니라 새로운 데이터에서도 성능을 유지할 수 있도록 학습합니다.

머신러닝의 종류:

• 지도학습(Supervised Learning)
정답이 포함된 데이터(라벨링된 데이터)를 통해 학습하며, 분류·회귀 문제 해결에 사용됩니다.
예시: 이메일 스팸 분류, 가격 예측

• 비지도학습(Unsupervised Learning)
정답이 없는 데이터로부터 숨겨진 패턴이나 구조를 발견합니다.
예시: 고객 세분화, 차원 축소

• 강화학습(Reinforcement Learning)
환경과의 상호작용을 통해 보상을 최대화하도록 스스로 학습합니다.
예시: 게임 플레이, 로봇 제어

• 준지도학습(Semi-Supervised Learning)
적은 양의 라벨링 데이터와 많은 양의 비라벨링 데이터를 함께 활용하여 학습합니다.

활용 사례: 

• 자연어 처리 (NLP) : 번역 서비스, 챗봇, 감정 분석

• 컴퓨터 비전 : 이미지 인식, 얼굴 인식, 자율주행차

• 헬스케어 : 질병 진단 보조, 신약 개발, 환자 모니터링

• 금융 : 사기 탐지, 알고리즘 트레이딩, 신용 평가

• 추천 시스템 : 상품, 영화, 음악 추천

중요성

머신러닝은 데이터에서 숨겨진 인사이트를 발견하고, 예측 분석과 자동화를 통해 다양한 산업의 혁신을 이끌고 있습니다.
확장성과 적응성을 바탕으로 현대 인공지능 기술의 핵심으로 자리잡았으며, 다양한 분야에서 업무 효율화, 비용 절감, 사용자 맞춤화 등에 활용되고 있습니다.