Machine Learning (기계 학습)

Machine Learning이란 무엇인가?

Machine Learning(ML, 기계 학습)은 알고리즘이 데이터로부터 패턴을 학습하여 예측을 수행하거나 결정을 내리는 인공지능의 하위 분야입니다.

학습 유형

• 지도 학습: 레이블이 지정된 예시로부터 학습합니다(분류, 회귀)
• 비지도 학습: 레이블이 없는 데이터에서 구조를 발견합니다(클러스터링)
• 강화 학습: 보상을 통한 시행착오 학습입니다(ChatGPT의 RLHF)
• 자기지도 학습: LLM에서 사용됩니다(다음 단어 예측)

Machine Learning과 LLM

GPT-4나 Claude와 같은 대형 언어 모델(LLM)은 ML의 고도화된 형태인 딥러닝을 사용합니다.

• 사전 학습: 수십억 개의 텍스트를 통한 학습
• 파인튜닝: 특정 작업에 대한 적응
• RLHF: 인간의 선호도에 맞춘 정렬

가시성에 미치는 영향

ML을 이해하면 AI 최적화에 도움이 됩니다.

• 모델은 웹에서 반복되는 패턴을 학습합니다
• 양질의 콘텐츠는 알고리즘에 의해 우대됩니다
• 구조화된 데이터는 학습을 돕습니다
• 일관성과 반복은 연관성을 강화합니다