[AI 용어 사전] ML(머신러닝) 이란?

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.

왜 ML(머신러닝)이 중요한가요?

머신러닝은 오늘날 대부분의 AI 서비스의 뼈대라 할 수 있기 때문입니다. 이미지 인식, 음성 인식, 추천 알고리즘, 챗봇 등 우리가 흔히 접하는 AI 기능들이 모두 머신러닝을 기반으로 작동합니다.

​머신러닝을 활용하면 데이터를 근거로 빠르고 정확한 의사결정이 가능합니다. 예를들어, 고객 행동 데이터를 분석해 구매 가능성이 높은 사용자를 예측하거나, 고객 피드백을 분류해 불만이 많은 영역을 빠르게 파악할 수 있습니다.

ML(머신러닝)이 작동하는 방식

머신러닝은 크게 세 단계로 요약할 수 있습니다.

1. 데이터 수집

고객 행동, 이미지, 텍스트 등 필요한 데이터를 수집합니다.

👉 예시: 자사몰에서 고객이 어떤 상품을 자주 클릭하고 장바구니에 담는지 기록

2. 모델 학습

알고리즘이 데이터 속 패턴을 찾아내고 규칙을 학습합니다.

👉 예시: 은행의 모바일 앱이 고객들의 거래 데이터를 학습해 평소와 다른 이상 거래를 자동으로 감지

3. 예측과 개선

새로운 입력에 대한 결과를 예측하고, 더 많은 데이터를 학습하며 점차 정확도가 높아집니다.

👉 예시: HR 스타트업이 지원자의 이력서를 분석해 어떤 후보가 회사에 잘 맞을지 예측하고, 실제 채용 결과를 다시 반영해 모델을 개선

이 과정을 반복하면서 모델은 점점 정교해지고, 활용 가능성도 넓어집니다.

스타트업에서 ML(머신러닝) 활용하는 법

머신러닝은 이미 다양한 영역에서 활용되고 있습니다.

1. 추천 시스템

유튜브, 넷플릭스, 쿠팡처럼 사용자의 취향을 예측해 맞춤형 콘텐츠나 상품을 제안합니다.

2. 고객 분석

구매 이력이나 행동 데이터를 분석해 마케팅 전략을 최적화할 수 있습니다.

3. 업무 자동화

반복적인 분류나 처리 업무를 자동화해 소규모 팀도 효율적으로 일할 수 있습니다.

스타트업은 직접 머신러닝 모델을 구축하지 않더라도, 오픈소스 모델이나 외부 API를 활용해 빠르게 실험해볼 수 있습니다.

ML(머신러닝)의 한계와 리스크

머신러닝은 만능이 아닙니다(!)

특히 데이터 품질이 좋지 않거나, 특정 방향으로 편향된 데이터를 학습하면 잘못된 결과를 내놓을 수 있습니다.

또한 초기에는 학습 데이터가 충분히 쌓이지 않아 성능이 기대에 못 미칠 수도 있습니다.

따라서 머신러닝을 도입할 때는 데이터의 양과 질을 관리하는 것이 무엇보다 중요합니다.

ML(머신러닝) 도입을 고민하고 계신가요?

머신러닝은 단순한 기술을 넘어, 스타트업이 성장하는 방식을 혁신적으로 바꿀 수 있습니다. 특히 직접 모델을 개발하지 않더라도, 원리와 가능성을 이해하는 것만으로도 더 나은 전략적 의사결정에 큰 도움이 됩니다.

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