머신러닝(Machine Learning)은 데이터를 분석하고 패턴을 학습하여,
그 학습된 정보를 바탕으로 새로운 데이터를 추론하는 과정을 통해
예측 및 결정을 내리는 기술입니다.
인공지능(AI)에서 핵심적인 역할을 하는 머신러닝의 두 가지 중요한
단계가 바로 학습과 추론입니다.
이 글에서는 머신러닝의 학습과 추론이 어떻게 정의되고 작동하는지,
그리고 실생활에서의 예를 통해 그 개념을 설명하고자 합니다.
목 차
1. 머신러닝의 학습과 추론의 정의
2. 학습과 추론의 실례
1. 머신러닝의 학습과 추론의 정의
1-1. 학습(Learning)
머신러닝의 학습은 알고리즘이 데이터를 기반으로 패턴을 찾아내는
과정입니다. 학습은 머신러닝의 가장 핵심적인 단계로, 이 과정에서
모델은 주어진 데이터를 분석하고 규칙이나 특성을 추출합니다.
머신러닝 모델은 이 학습된 규칙을 바탕으로 이후의 예측이나
결정을 내리는 데 사용됩니다.
학습에는 여러 가지 방법이 있으며, 대표적으로 지도
학습(Supervised Learning), 비지도 학습(Unsupervised Learning),
강화 학습(Reinforcement Learning) 등이 있습니다.
1-2. 추론(Inference)
추론은 학습된 모델을 사용하여 새로운 데이터에 대해 예측을
수행하는 단계입니다. 모델이 학습한 내용을 바탕으로, 새로운
데이터가 주어졌을 때 그 데이터의 속성이나 결과를 추정하는
작업이 바로 추론입니다.
예를 들어, 학습 단계에서 고양이와 개의 이미지를 구분하는 법을
배운 모델이 새로운 동물 사진을 받았을 때, 그 사진이 고양이인지
개인지 예측하는 과정이 추론에 해당합니다. 머신러닝 모델은
학습한 규칙을 바탕으로 추론을 수행하며, 이 과정에서 실제
환경에 대한 결정을 내리게 됩니다.
추론 단계는 모델이 실제로 사용되는 부분으로, 다양한
애플리케이션에서 빠르고 정확하게 데이터를 처리할 수 있도록
돕습니다. 머신러닝 모델이 성능을 평가받는 중요한 요소 중 하나가
바로 추론의 정확도입니다.
2. 학습과 추론의 실례
머신러닝의 학습과 추론은 다양한 실생활 문제를 해결하는 데
활용되고 있습니다. 그중에서도 대표적인 사례를 살펴보겠습니다.
2-1. 이미지 인식에서의 학습과 추론
이미지 인식 분야는 머신러닝이 매우 활발히 사용되는 영역 중
하나입니다. 여기서는 학습과 추론이 어떤 방식으로 이루어지는지,
이미지 분류를 통해 설명하겠습니다.
⦁ 학습: 이미지 인식 시스템을 구축할 때, 먼저 대량의 이미지
데이터를 준비합니다. 이 이미지들은 각각의 라벨(예:
고양이, 개, 자동차 등)이 붙어있습니다. 머신러닝
알고리즘은 이러한 이미지를 입력받아 이미지의 픽셀
정보를 바탕으로 각 카테고리에 속하는 패턴을 학습하게
됩니다. 학습을 통해 모델은 고양이와 개의 이미지 차이점을
인식하고, 자동차와 같은 다른 객체와도 구분하는 법을
익히게 됩니다.
⦁ 추론: 학습이 끝난 후, 새로운 이미지가 입력되면 학습된
모델은 그 이미지를 분석하여 해당 이미지가 고양이인지,
개인지, 혹은 자동차인지를 예측합니다. 예를 들어, 스마트폰
카메라의 얼굴 인식 기능은 바로 이러한 추론 과정을 통해
카메라에 비친 얼굴을 인식하고 이를 기반으로 사진을
최적화하거나 필터를 적용합니다.
