[기계학습①] 빅데이터 넘어 머신러닝, 인공지능이 떴다

[산업일보]
기계가 빅데이터를 통해 학습함으로써 다음 일을 예측하고, 행동하는 개념인 ‘기계학습(머신러닝·Machine Learning)’이 주목받고 있다.

예전에는 구글을 필두로 글로벌 IT업체의 관심이 폭발적이었는데, 프로바둑기사 이세돌 9단과 구글 딥마인드 인공지능(이하 AI) 바둑 프로그램 알파고와의 바둑 대결이 끝난 후 이 여파는 전 세계적으로 이어졌다.

시장조사기관 IDC에 따르면 기계학습 기술 중 하나인 음성 인식 시장 규모는 2015년, 한화로 97조 원인 840억 달러에 육박했으며, 오는 2017년에는 한화 131조 원에 달하는 1천139억 달러로 성장할 전망이다.

한국정보화진흥원(NIA) 측은 보고서를 통해 기계학습을 필두로 국내 AI 기술은 아직 걸음마 수준이라고 밝혔으며, 정부가 지원하는 AI 소프트웨어(SW) 개발 사업도 초기 단계라고 평가했다.

그렇다면 한창 화두가 되는 기계학습이란 무엇일까. 기계학습이란 일반적으로 생성된 데이터를 지적으로 사용할 수 있는 정보로 변환하는 컴퓨터 알고리즘이다.

이러한 기계학습 개념은 빅데이터나 데이터 마이닝(Data Mining)과 혼동되는 경우가 종종 있다. 데이터 마이닝은 많은 데이터 속에서 유효한 정보를 찾아내는 과정이라면, 기계학습은 데이터를 이용해 검증과 학습의 과정을 통해 특정 조건에서 예측값을 얻는 과정이다.

또한, 데이터 속에 숨어 있는 의미를 발견해내는 것이 빅데이터라면 기계학습은 여기에 과거의 추이를 통해 미래의 예측이 추가되는 것이다.