머신러닝의 역사(History of Machine Learning)

안녕하세요 AI일잘러 오니입니다 🤖

인공지능의 역사에 대해 간략하게 소개하는 글을 작성해보았습니다

오늘은 머신러닝의 역사에 대해 알아보겠습니다 👌🏻

 

"Artificial intelligence is the new electricity."
- Andrew Ng

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✔ 머신러닝은 20세기 중반으로 거슬러 올라가는 초기 아이디어와 연구에 뿌리를 둔 빠르게 성장하는 인공지능 분야이다. 수년에 걸쳐 기계 학습은 진화하고 확장되어 다양한 산업을 변화시키고 있는 새로운 돌파구와 혁신으로 이어졌다.

✔ 1950년대와 1960년대에 연구원들은 인공지능의 개념과 기계가 데이터로부터 배울 수 있다는 생각을 탐구하기 시작했다. 머신 러닝의 초기 사례 중 하나는 체커를 할 수 있는 프로그램의 개발이었다. 이 프로그램은 의사결정 트리를 사용하여 동작을 수행했으며, 당시에는 중요한 성과로 간주되었다.

✔ 1970년대와 1980년대 동안, 기계 학습은 연구자들이 데이터 분석을 위한 새로운 알고리즘과 기술을 탐구하면서 계속 발전했다. 이 시기의 가장 중요한 돌파구 중 하나는 데이터의 패턴을 인식하도록 신경망을 훈련시키는 것을 가능하게 한 역전파 알고리즘의 개발이었다.

✔ 1990년대에 기계 학습은 부정 탐지, 이미지 인식 및 음성 인식과 같은 다양한 응용 분야에 사용하기 시작하면서 더 광범위한 인식을 얻었다. 이 기간 동안 서포트 벡터 머신(SVM)과 기타 머신 러닝 기술의 도입은 이 분야의 성장을 더욱 부채질했다.

✔ 지난 20년 동안 기계 학습은 딥 러닝 기술의 등장과 함께 계속 확장되고 진화해 왔으며, 이는 자연어 처리, 컴퓨터 비전, 로봇 공학과 같은 분야에서 상당한 발전을 가져왔다. 오늘날 기계 학습은 의료 및 금융에서 마케팅 및 운송에 이르기까지 다양한 산업에서 사용되고 있다.

✔ 많은 성공에도 불구하고 기계 학습은 여전히 많은 양의 고품질 데이터의 필요성, 알고리듬 편향의 잠재성, 새로운 문제를 해결하기 위한 지속적인 연구 개발의 필요성을 포함하여 많은 과제에 직면해 있다. 결과적으로, 기계 학습의 역사는 많은 돌파구와 혁신으로 이어진 매력적인 여정이다. 분야가 계속 발전하고 확장됨에 따라 기계 학습이 인공지능의 미래와 더 넓은 기술 지형을 형성하는 데 점점 더 중요한 역할을 할 것이 분명해보인다.