알아야 할 15가지 머신러닝 도구

Jun 19, 2023

점점 더 디지털화되는 세상에서 데이터는 말 그대로 어디에나 있습니다. 모든 클릭, 모든 스와이프, 모든 비디오 및 모든 단어는 매우 풍부한(그리고 올바른 경우 수익성 있는) 데이터로 변환될 수 있습니다.

하지만 우리 인간이 이 모든 데이터를 조사하고, 이해하고, 최대한 활용하는 데에는 세상에 시간이 충분하지 않습니다. 그렇기 때문에 우리는 기계 학습을 통해 컴퓨터에 데이터 분석을 자동화할 수 있을 뿐만 아니라 단순한 코딩이 아닌 경험과 맥락을 통해 "학습"할 수 있는 방식으로 이를 수행할 수 있는 기능을 제공합니다. 인간이 학습하는 것과 거의 같은 방식입니다.

컴퓨터에 인간과 유사한 학습 기능을 개발할 수 있는 능력을 부여하면 이미지 생성이나 고양이 가르랑거리는 소리 번역과 같은 새로운 일뿐만 아니라 금융, 의료, 교육, 심지어 고고학을 포함한 다양한 산업에서도 유용하게 사용할 수 있습니다.

더 자세히 알고 싶으십니까? 머신러닝이란 무엇이며 어떻게 작동하나요?

머신 러닝은 해당 작업을 수행하도록 특별히 프로그래밍할 필요 없이 통계, 시행착오, 방대한 데이터를 사용하여 특정 작업을 학습하는 인공 지능의 하위 집합입니다.

대부분의 컴퓨터 프로그램은 코드에 의존하여 수행할 작업과 수행 방법을 알려주지만, 기계 학습을 사용하는 컴퓨터는 암묵적 지식, 즉 개인적인 경험이나 상황에서 얻은 지식을 사용합니다. 이 프로세스는 알고리즘과 모델 또는 현재 데이터를 기반으로 시간이 지남에 따라 개발된 통계 방정식에 의존합니다. 훈련이라고도 하는 학습 프로세스에는 데이터의 패턴을 식별한 다음 시행착오와 피드백을 통해 결과를 최적화하는 과정이 포함됩니다.

기계 학습 시스템은 인간과 마찬가지로 경험을 통해 학습할 수 있으므로 수십억 줄의 코드에 의존할 필요가 없습니다. 그리고 암묵적 지식을 사용하는 능력은 데이터에서 추출할 수 있는 내용을 기반으로 연결을 만들고, 패턴을 발견하고, 심지어 예측할 수도 있다는 것을 의미합니다.

간단히 말해서, 머신러닝은 인간이 아닌 컴퓨터에 문제 해결의 책임을 맡깁니다. 이러한 알고리즘은 엄청난 양의 정보를 분석하고 인간이 스스로 수행할 수 없는 패턴을 찾을 수 있으므로 추천 엔진 구축, 온라인 검색 패턴 정확하게 예측, 사기 탐지 등에 특히 유용합니다.

기계 학습 산업에 대한 추가 정보회사는 기계 학습 엔지니어를 간절히 원합니다.

AI를 사용하는 모든 시스템과 마찬가지로 머신러닝에도 시스템에 대한 일종의 가이드 역할을 하는 알고리즘이 필요합니다. 기계 학습 모델은 패턴을 인식하고 예측을 제공하는 알고리즘으로 훈련됩니다. 그리고 새로운 데이터가 이러한 알고리즘에 입력되면 성능을 학습하고 개선하여 시간이 지남에 따라 일종의 지능을 개발합니다.

컴퓨터가 데이터 크기 및 다양성 등을 기반으로 사용할 수 있는 알고리즘은 수백 가지가 있지만 시간이 지남에 따라 정확성을 보장하기 위해 사람의 개입이 얼마나 필요한지에 따라 크게 네 가지 범주로 분류될 수 있습니다. 그리고 이러한 알고리즘은 기계 학습 도구와 소프트웨어를 사용하여 생성됩니다.

물론, 이처럼 광활하고 복잡한 지역에서는 만능은 없습니다. 어떤 모델도 모든 것을 고치거나 모든 것을 할 수는 없습니다. 그래서 시중에는 수많은 머신러닝 도구가 있습니다.

아래 목록은 가장 인기 있는 것들 중 일부입니다.

Apache Software Foundation에서 개발한 Mahout은 Apache Hadoop을 기반으로 구현된 기계 학습 알고리즘의 오픈 소스 라이브러리입니다. 이는 수학자, 데이터 과학자 및 통계학자가 매우 큰 데이터 세트에서 의미 있는 패턴을 신속하게 찾기 위해 가장 일반적으로 사용됩니다. 실제로 이는 사용자 행동을 학습하고 그에 따라 권장 사항을 제시할 수 있는 지능형 애플리케이션을 구축하는 데 특히 유용합니다.

AWS Machine Learning은 개발자가 알고리즘을 통해 사용자 데이터의 패턴을 발견하고, 해당 패턴을 기반으로 수학적 모델을 구성하고, 해당 모델에서 예측을 생성하는 데 도움이 되도록 설계된 다양한 도구를 제공합니다. 무료 제품 중 일부에는 이미지와 비디오에서 객체, 사람, 텍스트 및 활동을 식별하는 Amazon Rekognition이 포함됩니다. 개발자와 데이터 과학자가 모든 사용 사례에 맞는 기계 학습 모델을 구축, 훈련 및 배포하는 데 도움이 되는 Amazon SageMaker.