🤖👉 캘러스의 AI 용어 사전

요즘 ‘AI’라는 단어가 붙은 서비스들 뒤에는 공통된 기반 기술이 있습니다. 바로 머신러닝(ML, Machine Learning) 인데요.

생성형 AI도 결국 머신러닝이라는 토대 위에 세워져 있습니다. 그래서 AI를 조금 더 이해하기 위해서는, 머신러닝 개념을 먼저 알아야 할 필요가 있습니다.

머신러닝(ML)이란?

머신 러닝(Machine Learning, ML)은 데이터의 패턴을 스스로 학습해 예측을 수행하는 알고리즘으로, 인공 지능(AI)의 한 분야입니다.

머신러닝은 데이터를 기반으로 패턴을 학습하고, 이를 토대로 새로운 예측이나 판단을 내리는 기술입니다. 사람이 직접 규칙을 일일이 짜주지 않아도, 알고리즘이 스스로 규칙을 찾아내고 성능을 개선해 나간다는 점이 핵심입니다.

예를 들어, 이메일 스팸 필터는 사용자가 ‘스팸’이라고 표시한 메일을 학습해, 이후 들어오는 메일을 자동으로 분류할 수 있습니다. 데이터가 많아질수록 더 똑똑해지는 것이 머신러닝의 특징입니다.