머신러닝은 현대 기술 혁신의 중심에 있습니다. 2024년을 맞이하여 머신러닝 분야는 더욱 흥미진진한 발전을 이루고 있습니다. 이 글에서는 최신 트렌드를 살펴보고, 실용적인 학습 방법을 제시하여 여러분의 머신러닝 여정을 돕고자 합니다. 지금부터 머신러닝의 세계로 함께 떠나볼까요?
1. 2024년 머신러닝 트렌드: 새로운 지평을 열다
2024년 머신러닝 분야는 눈부신 발전을 거듭하고 있습니다. 이 섹션에서는 주목해야 할 주요 트렌드를 살펴보겠습니다.
소형언어모델(sLM)의 부상
대형언어모델(LLM)이 주목받았던 지난해와 달리, 2024년에는 소형언어모델(sLM)이 새로운 트렌드로 떠오르고 있습니다. sLM은 크기가 작고 실행 비용이 경제적이어서 AI에 대한 접근성을 높여줍니다. 마이크로소프트(MS)의 '파이'와 '오르카' 같은 sLM은 온디바이스 AI 구현을 가능케 하며, 특히 '파이-2'는 27억 매개변수의 크기로도 강력한 성능을 자랑합니다.
멀티모달 AI의 확산
텍스트뿐만 아니라 이미지, 오디오, 비디오 등 다양한 형태의 데이터를 이해하고 처리할 수 있는 멀티모달 AI가 주목받고 있습니다. 이는 LLM의 성능을 더욱 향상시키고 사용자 경험을 개선합니다. 예를 들어, MS의 'MS 디자이너'는 사용자의 설명을 바탕으로 이미지를 생성할 수 있습니다.
AI 융합 기술(AI+X)의 발전
AI는 이제 단순한 데이터 처리를 넘어 다양한 분야와 융합하여 글로벌 문제 해결에 기여하고 있습니다. 기후변화, 에너지 위기, 질병, 식량 문제 등에 AI를 적용하는 시도가 늘어나고 있으며, 특히 단백질 생성 AI나 무기물 생성 AI 등은 신물질 개발에 새로운 지평을 열고 있습니다.
2. 머신러닝 기초: 첫걸음부터 시작하기
머신러닝의 세계로 뛰어들기 전에, 기본적인 개념과 용어를 이해하는 것이 중요합니다. 이 섹션에서는 머신러닝의 기초를 다루겠습니다.
머신러닝이란 무엇인가?
머신러닝은 인공지능(AI)의 한 분야로, 데이터로부터 학습하여 예측이나 결정을 자동으로 수행하는 알고리즘을 개발하는 기술입니다. 간단히 말해, 컴퓨터가 경험을 통해 학습하고 개선되는 방법을 연구하는 분야입니다.
머신러닝의 주요 유형
머신러닝은 크게 세 가지 유형으로 나눌 수 있습니다:
- 지도 학습(Supervised Learning): 레이블이 지정된 데이터를 사용하여 모델을 훈련시키는 방법입니다. 주로 분류와 회귀 문제에 사용됩니다.
- 비지도 학습(Unsupervised Learning): 레이블이 없는 데이터를 사용하여 숨겨진 패턴이나 구조를 발견하는 방법입니다.
- 강화 학습(Reinforcement Learning): 에이전트가 환경과 상호작용하며 보상을 최대화하는 방향으로 학습하는 방법입니다.
머신러닝 핵심 개념 이해
머신러닝을 시작하기 전에 알아야 할 몇 가지 핵심 개념이 있습니다:
- 특성(Feature): 모델이 학습하는 데 사용하는 입력 데이터의 속성입니다.
- 레이블(Label): 지도 학습에서 예측하고자 하는 목표 변수입니다.
- 모델(Model): 입력 데이터를 처리하여 예측을 생성하는 알고리즘입니다.
- 훈련(Training): 모델이 데이터로부터 학습하는 과정입니다.
- 검증(Validation): 모델의 성능을 평가하고 개선하는 과정입니다.
머신러닝 필수 도구와 라이브러리
머신러닝 프로젝트를 효과적으로 수행하기 위해서는 적절한 도구와 라이브러리의 사용이 필수적입니다.
프로그래밍 언어
- Python: 머신러닝 분야에서 가장 널리 사용되는 언어입니다. 풍부한 라이브러리와 간결한 문법으로 인기가 높습니다.
- R: 통계 분석과 데이터 시각화에 강점이 있는 언어로, 많은 데이터 과학자들이 사용합니다.
주요 라이브러리
- NumPy: 수치 계산을 위한 기본 라이브러리로, 다차원 배열 객체와 다양한 수학 함수를 제공합니다.
- Pandas: 데이터 조작과 분석을 위한 라이브러리로, 데이터프레임이라는 강력한 데이터 구조를 제공합니다.
- Scikit-learn: 머신러닝 알고리즘, 모델 평가, 데이터 전처리 등 다양한 기능을 제공하는 종합적인 머신러닝 라이브러리입니다.
- TensorFlow: 구글에서 개발한 오픈소스 머신러닝 프레임워크로, 특히 딥러닝에 강점이 있습니다.
- PyTorch: Facebook AI Research Lab에서 개발한 머신러닝 라이브러리로, 동적 계산 그래프를 지원합니다.
- Keras: 고수준 신경망 API로, TensorFlow나 Theano 위에서 동작하며 빠른 실험을 가능하게 합니다.