모든 상황에 대한 규칙을 일일이 작성하는 대신, 컴퓨터에 예시를 보여주고 패턴을 찾도록 합니다. 이것이 바로 머신 러닝입니다. 머신 러닝은 데이터를 통해 학습하여 예측을 하는 알고리즘입니다. 스팸 필터는 수백만 개의 레이블이 지정된 이메일을 학습하고, 추천 엔진은 사용자가 시청하고 건너뛴 콘텐츠를 학습합니다.

머신러닝에는 크게 세 가지 패러다임이 있습니다. 지도 학습은 레이블이 지정된 데이터를 사용합니다. 비지도 학습은 레이블이 지정되지 않은 데이터에서 구조를 찾습니다. 강화 학습은 보상과 벌칙을 통해 에이전트를 훈련합니다. 딥러닝은 이미지, 음성, 텍스트를 처리하기 위해 여러 층으로 구성된 신경망을 사용합니다.

일반적인 응용 프로그램

• 이미지 인식: 얼굴, 사물, 의료 영상
• 자연어: 번역, 챗봇, 감정 분석
• 추천: 제품, 영화, 음악
• 사기 탐지: 신용카드, 보험금 청구
• 자율 시스템: 자동차, 드론, 로봇

머신러닝은 강력하지만 완벽하지는 않습니다. 모델은 편향될 수 있고, 불안정하며, 해석하기 어렵습니다. 대량의 깨끗한 데이터가 필요하며, 인간이 쉽게 알아차릴 수 있는 방식으로 오류를 범하기도 합니다. 이 분야는 빠르게 발전하고 있지만, 안전장치는 아직 제대로 갖춰져 있지 않습니다.