기계 학습의 장단점

빅 데이터에 대한 모든 과대광고 속에서 우리는 "기계 학습"이라는 용어를 계속 듣게 됩니다. 그것은 보수가 되는 경력을 제공할 뿐만 아니라, 예측을 하고 더 나은 결정을 내리도록 도와줌으로써 문제를 해결하고 회사들에게 이익을 줄 것을 약속한다. 이 블로그에서는 머신 러닝의 장점과 단점에 대해 알아보겠습니다. 기계 학습의 사용처와 사용 안 하는 곳을 이해하려고 노력하겠습니다.

기계학습 언어의 장단점

모든 동전은 두 개의 얼굴을 가지고 있고, 각각의 얼굴은 각각의 특성과 특징을 가지고 있다. 이제는 ML의 얼굴을 밝혀내야 할 때입니다. 작동 방식을 혁신할 수 있는 잠재력을 가진 매우 강력한 도구입니다.

머신 러닝의 장점

1. 동향 및 패턴을 쉽게 파악

머신 러닝은 대량의 데이터를 검토하고 인간에게 드러나지 않는 특정 추세와 패턴을 발견할 수 있다. 예를 들어, 아마존과 같은 전자상거래 웹사이트의 경우, 그것은 사용자들의 검색 행동과 구매 이력을 이해하여 그들과 관련된 올바른 제품, 거래 및 상기시켜주는 역할을 한다. 그것은 그들에게 관련 광고를 공개하기 위해 결과를 이용한다.

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2. 사람의 개입이 필요 없음(자동화)

ML을 사용하면 프로젝트를 매 단계마다 돌볼 필요가 없습니다. 기계에게 배울 수 있는 능력을 준다는 의미이기 때문에, 그것은 기계들이 스스로 예측을 하고 알고리즘을 개선하도록 한다. 안티바이러스 소프트웨어는 새로운 위협이 인식될 때 필터링하는 방법을 학습하는 일반적인 예입니다. ML은 스팸도 잘 인식합니다.

3. 지속적인 개선

ML 알고리즘은 경험을 쌓으면서 정확성과 효율성이 계속 향상된다. 이것은 그들이 더 나은 결정을 할 수 있게 해 줍니다. 일기예보 모델을 만들어야 한다고 말하세요. 보유한 데이터의 양이 계속 증가함에 따라 알고리즘은 더 정확한 예측을 더 빨리 하는 방법을 학습합니다.

4. 다차원 및 다변화 데이터 처리

머신 러닝 알고리듬은 다차원 및 다변화 데이터를 잘 처리하며, 동적 또는 불확실한 환경에서 이를 수행할 수 있다.

5. 광범위한 응용 프로그램

당신은 전자 판매업자나 의료 제공업자가 되어 당신에게 ML을 작동시킬 수 있습니다. 적용 가능한 경우, 고객에게 훨씬 더 개인적인 경험을 제공하는 동시에 올바른 고객을 목표로 하는 기능을 보유합니다.

기계 학습의 단점

이러한 모든 장점이 강력함과 인기를 누리기 때문에 머신 러닝은 완벽하지 않습니다. 다음 요소가 이를 제한하는 역할을 합니다.

1. 데이터 획득

머신 러닝은 훈련할 대규모 데이터 세트가 필요하며, 이러한 데이터 세트는 포괄적/편향적이어야 하며 품질이 우수해야 한다. 또한 새로운 데이터가 생성될 때까지 기다려야 하는 경우도 있습니다.

2. 시간 및 리소스

ML은 알고리듬이 상당한 정확성과 관련성으로 목적을 달성할 수 있을 만큼 충분히 배우고 개발할 수 있는 충분한 시간이 필요하다. 그것은 또한 작동하기 위해 막대한 자원이 필요하다. 이것은 당신에게 컴퓨터 파워에 대한 추가적인 요구 사항을 의미할 수 있다.

또한 머신 러닝의 미래도 살펴보십시오.

3. 결과 해석

또 다른 주요 과제는 알고리듬에 의해 생성된 결과를 정확하게 해석하는 능력이다. 또한 용도에 맞는 알고리즘을 신중하게 선택해야 합니다.

4. 오류 감수성이 높음

머신 러닝은 자율적이지만 오류에 매우 취약하다. 데이터 집합이 포함되지 않을 정도로 작은 알고리즘을 학습한다고 가정합니다. 당신은 결국 편향된 훈련 세트에서 나오는 편향된 예측으로 귀결됩니다. 이로 인해 고객에게 관련 없는 광고가 노출됩니다. ML의 경우, 이러한 실수는 장기간 감지되지 않을 수 있는 일련의 오류를 발생시킬 수 있다. 그리고 그들이 알아차렸을 때, 문제의 근원을 인식하는 데 상당한 시간이 걸리고, 문제를 해결하는 데 더 오랜 시간이 걸립니다.

요약

결과적으로, 우리는 기계 학습의 장점과 단점을 연구했다. 또한, 이 블로그는 개인이 왜 기계 학습을 선택해야 하는지 이해하는 데 도움을 줍니다. 머신 러닝은 올바른 방법 및 올바른 장소(대규모 교육 데이터 세트를 사용할 수 있는 곳)에서 사용할 때 매우 강력할 수 있지만, 모든 사람에게 적합한 것은 아닙니다. 또한 Deep Learning Vs Machine Learning을 읽고 싶을 수도 있습니다.