인공 지능의 영역에서 머신 러닝의 개념에 대해 궁금한 적이 있나요? 머신러닝은 최근 몇 년 동안 엄청난 인기를 얻고 있는 매력적인 분야입니다. 인공 지능의 하위 집합인 머신 러닝은 컴퓨터가 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 예측이나 결정을 내리고 학습하도록 훈련받는 과정입니다. 간단히 말해, 머신러닝은 기계가 데이터를 통해 학습하고 시간이 지남에 따라 성능을 개선할 수 있게 해줍니다. 그렇다면 인공 지능에서 머신 러닝이란 정확히 무엇일까요? 이 흥미로운 주제에 대해 자세히 알아보고 기술 중심의 세상에서 머신러닝이 갖는 의미를 살펴보겠습니다. 머신러닝은 컴퓨터가 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 학습하고 예측이나 결정을 내릴 수 있도록 하는 알고리즘과 모델의 개발과 관련된 인공 지능의 하위 집합입니다. 머신러닝은 기계가 데이터를 통해 학습하고 시간이 지남에 따라 성능을 향상시킬 수 있다는 아이디어에 기반을 두고 있습니다. 머신러닝은 통계적 기법과 수학적 모델을 사용하여 컴퓨터가 데이터의 복잡한 패턴과 관계를 분석하고 해석함으로써 더 나은 의사 결정과 문제 해결을 가능하게 합니다.
머신 러닝의 정의
지도 학습
지도 학습은 컴퓨터가 레이블이 지정된 데이터에 대해 학습하는 머신 러닝의 한 유형입니다. 이 접근 방식에서 알고리즘은 입력이 데이터 포인트이고 출력이 해당 레이블 또는 카테고리인 입력-출력 쌍으로부터 학습합니다. 목표는 알고리즘이 입력 변수와 출력 변수 간의 매핑을 학습하여 보이지 않는 새로운 데이터의 레이블이나 카테고리를 정확하게 예측하는 것입니다.
비지도 학습
비지도 학습은 레이블이 지정되지 않은 데이터가 컴퓨터에게 주어지고 사전 지식 없이 데이터에서 패턴이나 관계를 찾아야 하는 머신 러닝의 한 유형입니다. 이 알고리즘은 데이터를 탐색하고 그 안에 숨겨진 구조나 클러스터를 식별합니다. 이 접근 방식은 학습 프로세스를 안내할 알려진 출력 또는 목표 변수가 없을 때 유용하며, 데이터에서 이전에 알려지지 않은 인사이트나 패턴을 발견할 수 있습니다.
강화 학습
강화 학습은 에이전트가 환경과 상호 작용하고 피드백이나 보상을 통해 학습하는 머신 러닝의 한 유형입니다. 에이전트는 환경에서 행동을 취하고 그 결과에 따라 긍정적이거나 부정적인 보상을 받습니다. 시간이 지남에 따라 상담원은 누적 보상을 극대화하는 행동을 취하는 방법을 학습합니다. 이 접근 방식은 로봇 공학, 게임 플레이 및 자율 시스템과 같은 분야에서 일반적으로 사용됩니다.
머신 러닝의 작동 방식
데이터 수집
머신 러닝의 첫 번째 단계는 데이터 수집입니다. 여기에는 머신러닝 모델을 훈련하고 테스트하는 데 사용할 관련 데이터를 수집하는 것이 포함됩니다. 데이터의 품질과 대표성은 머신러닝 알고리즘의 성공에 결정적인 역할을 합니다. 데이터는 데이터베이스, 센서, 온라인 플랫폼 등 다양한 소스에서 수집할 수 있습니다.
데이터 전처리
데이터가 수집되면 전처리 및 정리가 필요합니다. 여기에는 관련성이 없거나 노이즈가 있는 데이터를 제거하고, 누락된 값을 처리하고, 데이터를 분석에 적합한 형식으로 변환하는 작업이 포함됩니다. 데이터 전처리에는 기능 확장, 정규화, 범주형 변수 인코딩도 포함됩니다. 목표는 데이터가 머신러닝 알고리즘에 일관되고 사용 가능한 형식이 되도록 하는 것입니다.
모델 훈련
데이터 전처리 후에는 준비된 데이터를 사용하여 머신 러닝 모델을 학습시킵니다. 훈련 과정에서 알고리즘은 입력-출력 쌍 또는 레이블이 지정되지 않은 데이터의 패턴을 통해 학습합니다. 모델은 예측된 출력과 실제 출력 간의 차이를 최소화하기 위해 내부 매개변수나 가중치를 조정합니다. 이는 오차 또는 손실 함수에 따라 모델 파라미터를 반복적으로 업데이트하는 경사 하강과 같은 최적화 알고리즘을 통해 이루어집니다.
모델 평가
모델이 학습된 후에는 성능과 일반화 기능을 평가하기 위해 모델을 평가해야 합니다. 정확도, 정밀도, 리콜 또는 F1 점수와 같은 평가 지표는 보이지 않는 데이터 또는 테스트 데이터에서 모델이 얼마나 잘 작동하는지 측정하는 데 사용됩니다. 모델은 사전 정의된 기준 또는 벤치마크와 비교하여 그 효과를 결정합니다. 이 단계를 통해 모델의 약점이나 한계를 파악하고 필요한 경우 미세 조정 또는 개선할 수 있습니다.
모델 배포
성공적인 훈련과 평가가 끝나면 머신러닝 모델을 실제 애플리케이션이나 시스템에 배포할 수 있습니다. 여기에는 모델을 프로덕션 환경에 통합하고 예측이나 의사 결정에 액세스할 수 있도록 하는 작업이 포함됩니다. 모델 배포는 소프트웨어 애플리케이션에 모델을 포함하거나, 원격 액세스를 위한 API를 만들거나, 클라우드 플랫폼에 배포하는 등 다양한 형태를 취할 수 있습니다. 모델이 지속적으로 잘 작동하고 변화하는 데이터에 적응하려면 정기적인 모니터링과 유지 관리가 중요합니다.
머신 러닝의 유형
지도 학습
지도 학습은 입력 데이터에 레이블을 지정하고 알고리즘이 해당 레이블 또는 카테고리를 예측하는 방법을 학습하는 머신 러닝의 일반적인 범주입니다. 일반적으로 분류, 회귀, 순위 지정과 같은 작업에 사용됩니다. 분류에서는 데이터 포인트를 미리 정의된 클래스 또는 카테고리에 할당하는 것이 목표입니다. 회귀에서는 연속적인 숫자 값을 예측하는 것이 목표입니다. 지도 학습 알고리즘에는 의사 결정 트리, 서포트 벡터 머신, 신경망 등이 있습니다.
비지도 학습
비지도 학습은 입력 데이터에 레이블이 지정되지 않고 알고리즘이 데이터 내에서 패턴이나 구조를 찾는 방법을 학습하는 머신 러닝의 한 유형입니다. 클러스터링은 비지도 학습의 일반적인 작업으로, 알고리즘이 유사한 데이터 포인트를 함께 그룹화하는 것입니다. 또 다른 작업은 차원 축소로, 알고리즘이 가장 중요한 정보를 보존하면서 데이터의 변수 수를 줄이는 것입니다. 비지도 학습 알고리즘에는 K-평균 클러스터링, 주성분 분석, 이상 징후 탐지가 포함됩니다.
준지도 학습
준지도 학습은 지도 학습과 비지도 학습의 요소를 결합한 것입니다. 소량의 레이블이 지정된 데이터만 사용할 수 있지만 레이블이 지정되지 않은 대량의 데이터가 있을 때 사용됩니다. 목표는 레이블이 지정되지 않은 데이터를 활용하여 지도 학습 알고리즘의 성능을 개선하는 것입니다. 이 접근 방식은 데이터에 라벨을 붙이는 데 시간이 많이 걸리거나 비용이 많이 들 때 유용합니다. 준지도 학습 알고리즘에는 자가 학습, 공동 학습 및 다중 보기 학습이 포함됩니다.
강화 학습
강화 학습은 에이전트가 환경과 상호 작용하고 보상을 극대화하는 방법을 학습하는 머신 러닝의 한 유형입니다. 에이전트는 환경에서 행동을 취하고 보상 또는 페널티의 형태로 피드백을 받으며 특정 목표를 달성하기 위해 자신의 행동을 최적화하는 방법을 학습합니다. 강화 학습은 일반적으로 게임 플레이, 로봇 공학, 최적화 문제에서 사용됩니다. 강화 학습 알고리즘에는 Q-러닝, 정책 그라데이션, 심층 Q-네트워크 등이 있습니다.
머신 러닝의 응용 분야
이미지 및 음성 인식
머신러닝은 이미지 및 음성 인식 기술에 혁신을 가져왔습니다. 컴퓨터 비전 알고리즘은 시각적 데이터를 분석하고 해석하여 얼굴 인식, 물체 감지, 자율 주행 차량과 같은 애플리케이션을 구현할 수 있습니다. 음성 인식 알고리즘은 말한 단어를 텍스트로 변환하여 가상 비서, 전사 서비스, 음성 제어 시스템과 같은 애플리케이션을 구현할 수 있습니다.
자연어 처리
자연어 처리(NLP)는 인간의 언어를 이해하고 생성하는 데 중점을 둔 머신 러닝의 한 분야입니다. NLP 알고리즘은 텍스트 데이터를 분석하고 해석하여 감정 분석, 텍스트 분류, 언어 번역, 챗봇과 같은 애플리케이션을 구현할 수 있습니다. NLP는 의료, 고객 서비스, 콘텐츠 분석과 같은 산업 분야에서 광범위하게 활용되고 있습니다.
추천 시스템
추천 시스템은 사용자에게 개인화된 추천을 제공하기 위해 이커머스 및 엔터테인먼트 플랫폼에서 널리 사용됩니다. 머신 러닝 알고리즘은 사용자의 선호도와 행동을 분석하여 관심을 가질 만한 제품, 영화, 음악 또는 기사를 제안합니다. 이러한 알고리즘은 협업 필터링, 콘텐츠 기반 필터링 또는 하이브리드 접근 방식을 기반으로 합니다.
사기 탐지
머신 러닝 알고리즘은 사기 탐지 시스템에서 의심스러운 활동이나 사기 행위를 식별하는 데 사용됩니다. 이러한 알고리즘은 거래 데이터, 사용자 행동 또는 네트워크 트래픽의 패턴과 이상 징후를 분석하여 사기 패턴을 탐지합니다. 사기 탐지는 은행, 보험, 이커머스, 사이버 보안과 같은 산업에서 매우 중요합니다.
자율주행차
머신러닝은 자율주행차 개발에서 중요한 역할을 합니다. 알고리즘은 라이더, 레이더, 카메라 등의 센서 데이터를 분석하여 실시간으로 인식, 물체 감지, 의사 결정을 가능하게 합니다. 머신 러닝은 차량이 탐색하고, 장애물을 감지하고, 주변 환경에 따라 정보에 입각한 의사 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다.
머신 러닝 알고리즘
선형 회귀
선형 회귀는 회귀 작업에 사용되는 지도 학습 알고리즘입니다. 선형 관계를 가정하여 종속변수와 하나 이상의 독립변수 사이의 관계를 모델링합니다. 크기, 위치, 방 수와 같은 특징을 기반으로 주택 가격을 예측하는 등 연속적인 수치 값을 예측하는 데 사용됩니다.
로지스틱 회귀
로지스틱 회귀는 분류 작업에 사용되는 지도 학습 알고리즘입니다. 입력 변수를 기반으로 이벤트가 발생할 확률을 모델링합니다. 일반적으로 이메일 내용, 발신자, 제목과 같은 특징을 기반으로 이메일이 스팸인지 아닌지를 예측하는 것과 같은 이진 분류 문제에 사용됩니다.
의사 결정 트리
의사 결정 트리는 분류 및 회귀 작업 모두에 사용할 수 있는 다목적 지도 학습 알고리즘입니다. 의사 결정 트리는 데이터의 특징에 따라 순서도와 같은 구조의 if-else 의사 결정 규칙을 생성합니다. 의사 결정 트리는 이해하고 해석하기 쉬워 의료 진단, 신용 평가, 고객 세분화와 같은 분야에 유용합니다.
랜덤 포리스트
랜덤 포레스트는 여러 의사 결정 트리를 결합하여 보다 정확한 예측을 하는 앙상블 학습 기법입니다. 랜덤 포레스트의 각 의사 결정 트리는 데이터의 무작위 하위 집합과 특징의 무작위 하위 집합에 대해 학습됩니다. 최종 예측은 모든 트리의 과반수 득표 또는 평균 예측을 기반으로 이루어집니다. 랜덤 포레스트는 다양한 영역에서 견고성과 성능이 뛰어난 것으로 알려져 있습니다.
서포트 벡터 머신
서포트 벡터 머신(SVM)은 분류와 회귀 작업 모두에 사용되는 강력한 지도 학습 알고리즘입니다. 이 알고리즘은 데이터를 여러 클래스로 가장 잘 분리하는 하이퍼플레인을 찾아 서로 다른 클래스의 가장 가까운 데이터 포인트 사이의 거리를 최대화합니다. SVM은 고차원 데이터를 처리하는 데 효과적이며 커널 함수의 도움으로 선형적으로 분리 가능한 데이터와 비선형적으로 분리 가능한 데이터를 모두 처리할 수 있습니다.
신경망
신경망은 인간 두뇌의 구조와 기능에서 영감을 얻은 딥러닝 알고리즘의 한 종류입니다. 신경망은 서로 연결된 노드 또는 레이어로 구성된 뉴런으로 구성됩니다. 신경망은 데이터의 복잡한 패턴과 관계를 학습할 수 있으며 이미지 인식, 자연어 처리, 예측 등 다양한 영역에서 활용되고 있습니다.
K-최근접 이웃
K-최근접 이웃(KNN)은 분류 및 회귀 작업에 사용되는 간단하면서도 효과적인 지도 학습 알고리즘입니다. 이 알고리즘은 가장 가까운 이웃의 투표 또는 평균을 기반으로 클래스에 새 데이터 포인트를 할당하거나 값을 예측합니다. KNN은 비모수적 알고리즘이며 데이터 분포에 대한 어떠한 가정도 하지 않습니다.
나이브 베이즈
나이브 베이즈는 분류 작업에 사용되는 확률론적 지도 학습 알고리즘입니다. 베이지안 확률 이론에 기반하며 특징이 서로 독립적이라고 가정합니다. 나이브 베이즈는 계산적으로 효율적이며 대규모 데이터 세트를 처리할 수 있습니다. 일반적으로 텍스트 분류, 스팸 필터링, 감성 분석에 사용됩니다.
머신 러닝의 과제
데이터 품질 및 양
머신러닝의 중요한 과제 중 하나는 고품질의 대표성 있는 데이터를 확보하는 것입니다. 알고리즘은 정확한 예측이나 결정을 내리기 위해 데이터에 크게 의존합니다. 데이터 품질이 좋지 않거나 누락된 값, 이상값 또는 편향된 데이터는 머신러닝 모델의 성능과 신뢰성에 심각한 영향을 미칠 수 있습니다. 일부 작업에는 대량의 레이블이 지정된 데이터가 필요할 수 있으며, 이를 확보하는 데 시간이 많이 걸리거나 비용이 많이 들 수 있기 때문에 데이터 양은 또 다른 문제입니다.
과적합 및 과소적합
과적합과 과소적합은 머신러닝에서 흔히 발생하는 문제입니다. 과적합은 모델이 학습 데이터에서는 잘 작동하지만 보이지 않는 새로운 데이터로 일반화하지 못할 때 발생합니다. 모델이 너무 복잡하거나 학습 데이터의 노이즈 또는 이상값을 기억할 때 발생할 수 있습니다. 과소적합은 모델이 너무 단순하여 데이터의 기본 패턴을 포착하지 못할 때 발생합니다. 과적합과 과소적합을 피하려면 복잡성과 단순성 사이의 적절한 균형을 찾는 것이 중요합니다.
특징 선택 및 엔지니어링
특징 선택 및 엔지니어링은 사용 가능한 데이터에서 관련성 있고 유익한 특징을 선택하거나 생성하는 프로세스를 말합니다. 모든 피처가 예측 또는 의사 결정 프로세스에 똑같이 기여하는 것은 아닙니다. 일부 피처는 중복되거나, 노이즈가 많거나, 관련성이 없어 모델 성능을 저하시킬 수 있습니다. 피처 엔지니어링은 데이터의 기본 패턴을 더 잘 나타내는 새로운 피처를 생성하기 위해 기존 피처를 변형하거나 결합하는 작업을 포함합니다.
계산 리소스
머신러닝 알고리즘은 계산 집약적일 수 있으며, 특히 대규모 데이터 세트와 복잡한 모델의 경우 상당한 컴퓨팅 리소스를 필요로 합니다. 예를 들어 심층 신경망을 훈련하려면 수백만 개의 매개변수가 포함될 수 있으며 GPU와 같은 특수 하드웨어가 필요합니다. 제한된 컴퓨팅 리소스는 머신러닝 작업의 속도와 확장성을 저해할 수 있으므로 효율적인 알고리즘과 인프라가 필요합니다.
윤리적 고려 사항
머신러닝 알고리즘은 잠재적으로 데이터의 기존 편견을 지속시키거나 증폭시켜 불공정하거나 차별적인 결과를 초래할 수 있습니다. 따라서 머신러닝 모델을 개발하고 배포할 때는 공정성, 투명성, 책임성을 보장하는 윤리적 고려 사항을 반드시 고려해야 합니다. 개인 데이터를 보호하고 무단 액세스 또는 오용을 방지하기 위해 개인정보 보호 및 보안 문제도 해결해야 합니다.
인공 지능의 머신 러닝
머신 러닝과 인공 지능의 관계
머신러닝은 컴퓨터가 데이터를 통해 학습하고 예측이나 결정을 내릴 수 있도록 하는 알고리즘과 모델 개발에 중점을 둔 인공지능의 하위 분야입니다. 반면 인공 지능은 추론, 문제 해결, 자연어 이해 등 인간과 유사한 작업을 수행할 수 있는 지능형 시스템이나 기계를 만드는 것을 목표로 하는 광범위한 기술과 접근 방식을 포괄합니다.
인공 지능의 머신 러닝 기법
머신러닝 기술은 인공지능에서 중요한 역할을 하며, 시스템이 데이터를 통해 학습하고 시간이 지남에 따라 성능을 개선할 수 있게 해줍니다. 머신러닝 알고리즘과 모델을 다양한 영역에 적용함으로써 인공지능 시스템은 지식을 습득하고, 예측하고, 변화하는 환경에 적응할 수 있습니다. 또한 머신러닝을 통해 인공지능 시스템은 대량의 복잡한 데이터를 처리하고 의사 결정 프로세스를 자동화할 수 있습니다.
인공 지능에서 머신 러닝 사용의 이점
인공 지능의 머신 러닝은 여러 가지 이점을 제공합니다. 시스템이 데이터를 통해 학습하고 성능을 개선하여 수동 프로그래밍 및 규칙 기반 시스템의 필요성을 줄일 수 있습니다. 머신 러닝은 복잡하고 모호한 데이터를 처리할 수 있으므로 인공지능 시스템이 다양한 정보 소스를 분석하고 해석할 수 있습니다. 또한 머신러닝 알고리즘을 사용하면 시스템이 새로운 데이터를 기반으로 지속적으로 학습하고 지식을 업데이트할 수 있기 때문에 확장성과 적응성이 뛰어납니다.
머신 러닝 및 인공 지능의 윤리적 고려 사항
편향성과 공정성
머신러닝 알고리즘의 편향성은 불공정하거나 차별적인 결과를 초래할 수 있으며, 특히 기본 데이터에 편향성이 포함되어 있는 경우 더욱 그렇습니다. 공정성을 보장하고 기존의 편견이나 편견이 지속되지 않도록 하려면 데이터와 알고리즘의 편향을 식별하고 완화하는 것이 중요합니다. 데이터 세트 다양화, 알고리즘 투명성, 엄격한 테스트와 같은 기술은 머신러닝 및 인공 지능 시스템의 편향성을 해결하고 공정성을 증진하는 데 도움이 될 수 있습니다.
개인정보 보호 및 보안
머신러닝 및 인공 지능 시스템은 종종 개인정보나 금융 기록과 같은 민감한 데이터를 처리합니다. 사용자 데이터를 보호하고 무단 액세스 또는 오용을 방지하려면 이러한 시스템을 설계하고 구현할 때 개인정보 보호 및 보안을 우선시하는 것이 중요합니다. 데이터 익명화, 암호화, 액세스 제어 및 보안 저장소는 개인정보 보호 및 보안을 위해 구현할 수 있는 몇 가지 조치입니다.
책임 및 투명성
머신러닝과 인공 지능 시스템은 자신의 결정과 행동에 대해 책임을 져야 합니다. 의사결정 과정의 투명성을 보장하고 결과에 대한 설명이나 정당성을 제공하는 것이 중요합니다. 이를 통해 신뢰를 쌓고 사용자가 의사 결정의 방법과 이유를 이해할 수 있습니다. 감사, 설명가능성 기술, 규제 프레임워크는 머신러닝과 인공지능 시스템의 책임성과 투명성을 높이는 데 기여할 수 있습니다.
머신러닝 및 인공지능의 미래 트렌드
딥 러닝의 발전
머신러닝의 하위 분야인 딥러닝은 최근 몇 년 동안 큰 주목을 받고 있습니다. 여기에는 데이터의 계층적 표현을 학습하기 위해 여러 계층으로 구성된 신경망을 훈련하는 것이 포함됩니다. 보다 정교한 아키텍처의 개발, 최적화 기술, 대규모 데이터 세트의 가용성 등 딥 러닝의 발전은 머신 러닝과 인공 지능 시스템의 성능과 기능을 더욱 향상시킬 것으로 보입니다.
설명 가능한 AI
설명 가능한 AI는 머신러닝과 인공 지능 시스템을 보다 투명하고 해석 가능하게 만드는 것을 목표로 합니다. 이러한 시스템이 더욱 복잡하고 강력해짐에 따라, 그 결과물 뒤에 숨은 추론과 의사 결정 과정을 이해하는 것이 점점 더 중요해지고 있습니다. 규칙 추출, 특징 중요도 분석, 주의 메커니즘과 같은 설명 가능한 AI 기술을 통해 사용자는 모델의 기본 메커니즘에 대한 인사이트를 얻을 수 있습니다.
자동화된 머신 러닝
자동화된 머신 러닝(AutoML)은 데이터 전처리, 모델 선택, 하이퍼파라미터 튜닝, 피처 엔지니어링 등 머신 러닝 프로세스의 다양한 단계를 자동화하는 도구와 프레임워크의 개발을 의미합니다. AutoML은 비전문가도 머신러닝에 더 쉽게 접근할 수 있도록 하고, 전문가의 개발 프로세스를 간소화하는 것을 목표로 합니다. 이를 통해 머신러닝 모델을 구축하고 배포하는 데 필요한 시간과 노력을 크게 줄일 수 있습니다.
엣지 컴퓨팅
엣지 컴퓨팅은 중앙 집중식 클라우드 인프라에 의존하지 않고 엣지 디바이스나 로컬 서버에서 데이터를 처리하고 연산을 실행하는 것을 말합니다. 머신 러닝과 인공 지능의 맥락에서 엣지 컴퓨팅은 지연 시간이 짧은 실시간 추론을 가능하게 하여 원격 서버로의 지속적인 데이터 전송의 필요성을 줄여줍니다. 이는 특히 자율주행차, 산업 자동화, 사물 인터넷(IoT) 디바이스와 같은 애플리케이션에 유용합니다.
인간과 기계의 협업
머신러닝과 인공 지능의 미래에는 인간과 기계 간의 협업이 더욱 활발해질 것입니다. 인간은 도메인 전문성, 컨텍스트, 해석 가능성을 제공하고, 기계는 데이터 분석, 패턴 인식, 연산 능력을 활용할 수 있습니다. 인간과 기계의 협업은 보다 정확하고 효율적인 의사 결정, 문제 해결 능력 향상, 창의력 증진으로 이어져 의료, 금융, 과학 연구 등 다양한 분야에 도움이 될 수 있습니다.
결론적으로 머신러닝은 컴퓨터가 데이터를 통해 학습하고 시간이 지남에 따라 성능을 향상시킬 수 있도록 하는 인공 지능 분야의 강력한 도구입니다. 여기에는 지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습 등 다양한 기술이 포함됩니다. 머신러닝은 이미지 및 음성 인식, 자연어 처리, 추천 시스템, 사기 탐지, 자율 주행 차량 등 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. 하지만 데이터의 품질과 양, 과적합과 과소적합, 기능 선택과 엔지니어링, 컴퓨팅 리소스, 윤리적 고려 사항과 같은 과제를 안고 있기도 합니다. 머신러닝이 계속 발전함에 따라 딥러닝, 설명 가능한 AI, 자동화된 머신러닝, 엣지 컴퓨팅, 인간과 기계의 협업과 같은 트렌드가 인공지능의 진화에 중요한 역할을 하면서 인공지능의 미래를 형성할 것입니다.
