머신러닝과 일반 소프트웨어 비교 (Machine Learning VS General Software)

머신러닝 - Machine Learning! 👾 간단한 머신러닝 알고리즘의 경우 일반 소프트웨어와 비교했을 때 거의 차이가 없는 것처럼 보이지만, 사실은 완전히 다른 구조를 갖고 있다.

우리가 쉽게 접할 수 있는 일반적인 소프트웨어는 언제나 똑같은 과정(알고리즘)을 통해 똑같은 결과를 낸다. 즉 1+1=2라는 일종의 계획된 "계산"을 한다. 하지만 머신러닝 기반 소프트웨어는 데이터와 알고리즘에 따라 다른 결과를 "추론"하는 일을 한다. 즉 이미 알고있는 것으로부터 논리적 결론을 도출한다. 이를 도식화하면 다음과 같다.

Left : General Software Mechanism / Right : Machine Learning Mechanism (퍼온거 아니고 손수 ppt로 그림, 영어는 자체 번역으로 정확하지 않을 수 있음 주의)

우리가 많이 사용하는 스마트폰 잠금 화면을 예로 들어보자. 비밀번호 PIN CODE의 경우 general SW로 적용할 수 있다. 그래서 사용자가 설정한 비밀번호를 저장하여, 이를 입력과 대조하고 저장된 비밀번호와 같으면 같으면 잠금을 해제한다.

하지만 Face ID를 보자. 사용자의 얼굴을 저장했지만, 상황에 따라 카메라 주위의 조명, 얼굴과 스마트폰의 거리 및 각도가 달라지며 심지어는 얼굴이 정면으로 나오지 않았고 표정도 달라졌는데도 알아서 1초 안에 얼굴 비교 후 잠금 해제가 가능하다니! 어떻게 된 걸까? General SW라면 얼굴 하나만 저장되고, 그 저장했던 상황의 얼굴과 일치하지 않는다면 주인이라도 잠금 해제가 어려울 것이다. 하지만 Face ID는 얼굴을 여러 각도에서 인식하여 저장하고, 머신러닝된 모델을 통해 사용자 얼굴에 대한 다양한 분석으로 스마트폰 주인인지를 "추론"한다.

이렇게 머신러닝은 다양한 분야에서 활용되고 있고, 특히 비결정론적 소프트웨어, 즉 인공지능 스피커, 위조 지폐 판독기, 영화 추천 시스템 등에서 활발하게 쓰이고 있다. 😊

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Reference:

나의 첫 머신러닝/딥러닝 (허민석, 위키북스, 2019)