AI기획의 기초_머신러닝(Machine Learning)이란?

 

머신러닝, AI가 배우는 힘의 시작

안녕하세요, 아노입니다👋
오늘은 AI 기획자로서 꼭 알아야 할,

그리고 너무나 자주 언급되는

머신러닝(Machine Learning)에 대해 알아보려고 해요.

 

말이 어렵게 느껴지겠지만,

일상 속에서 이미 여러 번 경험하고 있는 기술이기도 합니다.

 

이번 글에서는 머신러닝이 무엇인지,

어디에 쓰이고 있는지,

그리고 기획자가 이를

어떻게 바라봐야 하는지 하나씩 풀어볼게요.

 

 

머신러닝이란?

 

머신러닝은 말 그대로 기계가 스스로 학습하는 것이에요.

데이터를 주면 그 데이터를 보고 스스로 규칙을 찾아내고,

그걸 이용해서 새로운 문제를 해결하려는 시도를 하죠.

 

예를 들어,

 

우리가 강아지 사진과 고양이 사진을 보여주면서

각각 "강아지", "고양이"라고 라벨을 붙여준다고 해요.

 

이 데이터를 바탕으로 컴퓨터는

강아지와 고양이의 차이를 스스로 학습하게 됩니다.

 

그리고 나중에 새로운 사진을 주면

이 사진이 강아지인지 고양이인지 예측할 수 있는 거죠.

 

 

머신러닝의 일상 속 예시

머신러닝은 이미

우리의 삶에 깊숙이 들어와 있어요.

 

① 스팸 메일 분류

이메일 서비스에서

"스팸"이나 "정상 메일"을 분류할 때 사용돼요.

 

우리가 스팸 메일이라고

표시하는 데이터를 학습해서,

비슷한 패턴을 가진 이메일을

스스로 스팸으로 분류하죠.

 

② 음악 추천

자주 듣는 음악 데이터를 분석해

비슷한 곡을 추천합니다.

 

③ 사진 정리

스마트폰 갤러리에서 "강아지", "사람"처럼

사진을 자동으로 분류하는 기능이

바로 머신러닝을 이용한 결과예요.

 

 

그럼 기획자는 머신러닝에서 무엇을 알아야 할까요?

머신러닝은 단순히 기술적인 문제를

해결하는 것만이 아니에요.

AI 기획자라면

이를 서비스에 어떻게 적용할지 고민해야 합니다.

 

 

1. 데이터가 중요합니다.

머신러닝의 성패는

얼마나 정확하고 풍부한 데이터를

사용할 수 있느냐에 달려 있어요.

 

예를 들어,

고객의 구매 기록이나 행동 데이터를 분석해

추천 시스템을 만든다면,

데이터의 양과 질이 결과를 좌우하겠죠.

 

 

2. 알고리즘은 도구일 뿐.

머신러닝은

데이터를 처리하는 방법(알고리즘)을 통해

학습합니다.

 

대표적인 알고리즘으로는

회귀 분석, 의사결정 나무, 신경망 등이 있어요.

 

① 회귀 분석

데이터를 보고

두 변수 사이의 관계를

찾아내는 방법이에요.

 

예를 들어,

"온도가 올라가면 아이스크림 판매량이 증가한다"는

관계를 파악하는 거죠.

 

② 의사결정 나무

나무처럼 가지를 뻗어나가며

데이터를 분류하거나 예측하는 방법이에요.

"이 사람이 청바지를 살 가능성이 높을까?"

같은 문제를 해결할 때 유용하죠.

 

③ 신경망

뇌의 신경세포처럼 작동하는 구조로,

복잡한 데이터를 다룰 때 사용됩니다.

이미지나 음성을 분석하는 데 특히 강력해요.

 

 

3. 결과는 '모델'로 나타나요.

머신러닝의 학습 결과는

하나의 모델로 나타나요.

이 모델은 새로운 데이터를 보고

예측을 하거나 문제를 해결하는 역할을 하죠.

 

 

기획자가 생각해야 할 실질적인 포인트

머신러닝을 활용하려면

"어떤 문제를 해결할 것인가"가 명확해야 해요.

 

"고객이 자주 찾는 제품을 추천해 구매를 늘리고 싶다"는

목표가 있다면,

고객의 구매 기록을

분석하는 모델을 기획해야겠죠.

 

이때

데이터의 수집, 모델의 정확도, 결과를

서비스에 어떻게 녹여낼지 고민하는 게

기획자의 역할입니다.

 

 

 

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머신러닝은 단순히

기술적인 영역으로 끝나지 않아요.

 

AI 기획자는 머신러닝을 통해

사용자 경험(UX)을 어떻게 개선할지,

서비스의 가치를 어떻게 높일지 고민해야 합니다.

 

데이터와 기술을 연결하는

다리 역할을 한다고 생각하면 좋아요!

 

다음 글에서는 머신러닝의 고급 버전인

딥러닝(Deep Learning)을 다룰 예정이에요.

 

딥러닝은 AI를 한층 더 똑똑하게 만드는 기술로,

이미지와 음성 같은 복잡한 데이터를 다룰 때 쓰인답니다.

기대해주세요! 😊