머신러닝이란?: 기원과 정의, 한계와 문제점

 

기원

Machine Learning 데이터으 지능적인 행동에 따른 컴퓨터 알고리즘 개발 및 연구분야

 

 

 

머신러닝이란, 

데이터를 이용해 컴퓨터가 스스로 규칙(패턴)을 학습하고, 이를 기반으로 예측이나 판단을 하도록 만드는 기술
= 사람이 규칙을 직접 코딩하지 않아도, 데이터 보고 스스로 배우게 하는 것

https://en.wikipedia.org/wiki/Machine_learning

https://namu.wiki/w/%EA%B8%B0%EA%B3%84%ED%95%99%EC%8A%B5

기계학습

 

 

 

머신러닝의 한계

기계학습은 순수한 지적능력에 해당해 빅데이터 패턴을 찾는것은 사람보다 컴퓨터가 더 적합하고

분석하는것에 동기를 부여하고 결과의 의미와 실행측면에서 사람이 필요하다. 

알고리즘은 데이터를 통해 미래 예측의 기초패턴을 식별하는 것이고 

머신러닝은 인간 뇌의 상대적인 영역만 모방한다. 

 

 

머신러닝 광고의 문제

광고방문 이력을 분석해 데이터 마이닝 패턴을 만들어 웹사이트 광고 제시에 활용하는것은

고객의 광고순환을 무한 반복하게 하고

 

사람의 언어를 이해하거나 번역과 음성을 인식하는 기능은

머신러닝의 한계로 자신이  학습한 데이터만 중요한 사실로 인식해

입력데이터가 명확하지않을경우 인간과 동일한 최적화 추측만 가능하다.

 

머신러닝 알고리즘은 성, 인종차별등을 학습할 수 있고

적대적 공격과 악의없는 의도에 대한 잘못된 인식을해 사고를 유발하거나

실생활에서 잘못된 남용이 없도록 윤리의식과 주의가 필요하다.