《초보자를 위한 AI 개념 정리 시리즈 2편》 머신러닝은 어떻게 배우나?

🧠 머신러닝은 어떻게 배우나?

– AI가 스스로 학습하는 구조, 쉽게 설명드립니다!

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🤔 AI는 어떻게 ‘배우는’ 걸까요?

1편에서 머신러닝이란 ‘데이터를 통해 스스로 배우는 기술’이라고 설명드렸죠.
그렇다면 구체적으로 어떻게 배우는 걸까요?

사람처럼 교과서를 읽는 것도 아니고, 선생님이 가르쳐주는 것도 아닌데…
도대체 ‘기계가 학습한다’는 게 무슨 의미일까요?

오늘은 머신러닝의 학습 구조를 쉽고 명확하게 설명해드릴게요!
🚀 초보자도 이해할 수 있도록, 실생활 예시와 함께 정리했습니다.

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📚 머신러닝의 기본 구조

머신러닝은 아래의 3단계 구조로 작동합니다.

 

[1] 학습(훈련) → [2] 예측 → [3] 평가 및 개선

 

 

🔧 1. 학습 (Training)

• 입력(특징)과 출력(정답)이 함께 있는 ‘훈련용 데이터’를 이용
• 모델이 입력과 출력 사이의 관계를 스스로 찾아냄
• 이 과정에서 ‘모델 파라미터(계산법)’이 최적화됨

예: "면적이 30평인 집은 약 4억 원이다"는 데이터를 1,000개 학습

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🔮 2. 예측 (Prediction)

• 이제 모델은 새로운 데이터가 들어오면, 배운 내용을 바탕으로 출력을 예측합니다.

예: "35평인 집의 가격은 얼마일까?" → 예측: 약 4억 8천만 원

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🧪 3. 평가 및 개선

• 예측값과 실제값을 비교하여 **오차(에러)**를 계산
• 오차가 작아지도록 모델을 반복 개선(훈련)
• 이 과정을 여러 번 반복하면서 점점 정확도가 올라갑니다.

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🧠 지도학습 vs 비지도학습 vs 강화학습

머신러닝은 학습 방식에 따라 세 가지로 나뉩니다.

✅ 1. 지도학습 (Supervised Learning)

• 입력과 정답이 모두 주어짐
• 예: 키와 몸무게 → BMI 계산
• 활용 분야: 가격 예측, 이메일 스팸 분류, 이미지 분류 등

✅ 2. 비지도학습 (Unsupervised Learning)

• 정답 없이 입력만 주어짐
• 모델이 스스로 패턴을 찾아냄
• 예: 고객을 취향별로 자동 분류
• 활용 분야: 추천 시스템, 클러스터링, 이상 탐지 등

✅ 3. 강화학습 (Reinforcement Learning)

• 보상 기반 학습
• 잘하면 +보상, 못하면 -패널티를 받으며 스스로 전략을 최적화
• 예: 게임, 로봇, 자율주행차 등

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📦 실생활 예시: 택배 자동 분류

단계설명

학습	과거 배송 주소와 크기 데이터를 학습
예측	새로운 택배가 들어오면 적절한 분류지를 예측
평가	오배송 여부를 통해 성능 평가 후 개선

 

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🎯 한 장 요약표

구분지도학습비지도학습강화학습

정답 유무	O	X	보상 기반
대표 예시	이메일 분류	고객 군집화	게임 에이전트
학습 방식	예/아니오 정답 기준	패턴 추출	시행착오 반복
사용 분야	가격 예측, 스팸 필터	추천 시스템	로봇 제어, 자율주행

 

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🔍 그래서, 머신러닝은 이런 기술입니다

• 데이터 기반으로 스스로 규칙을 발견하는 기술
• 정답을 주면 지도학습, 안 주면 비지도학습
• 보상 주면 강화학습!

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🧩 다음 편 예고

👉 [3편. 딥러닝이 특별한 이유 – 뇌를 닮은 신경망]

• 인공신경망이란 무엇인가
• 왜 ‘딥’한 구조가 필요한가
• 이미지 인식이 가능한 이유!