📘 코딩이란? 강좌 · 5단원 — 인공지능/머신러닝/딥러닝 입문 시리즈
머신러닝이 해결하는 실전 문제
머신러닝은 ‘과거 데이터로 미래를 예측하거나, 패턴으로 무언가를 걸러내는’ 문제에서 특히 강합니다. 구체적인 사례를 통해 감을 잡아 보겠습니다.
분류 문제 — 걸러내기
- 스팸 필터 : 메일 내용의 패턴을 학습해 스팸과 정상 메일을 구분합니다.
- 이상 거래 탐지 : 평소와 다른 결제 패턴을 잡아 카드 부정 사용을 차단합니다.
- 불량품 검출 : 제품 데이터를 학습해 생산 라인에서 결함을 걸러냅니다.
회귀 문제 — 값 예측
- 수요 예측 : 지난 판매 데이터로 다음 달 재고 수요를 예측합니다.
- 가격 예측 : 지역·면적·연식으로 부동산이나 중고차 가격을 추정합니다.
군집·추천 — 패턴 발견
- 고객 세분화 : 구매 성향이 비슷한 고객을 묶어 마케팅에 활용합니다.
- 추천 시스템 : 함께 구매되는 상품 패턴을 찾아 연관 상품을 제안합니다.
핵심 정리
- 머신러닝은 분류(걸러내기)와 회귀(값 예측)에 널리 쓰인다.
- 스팸 필터, 이상 거래 탐지, 수요 예측이 대표 사례다.
- 군집화와 추천으로 숨은 패턴도 사업에 활용된다.