머신 러닝

머신러닝이란 무엇인가요?

머신러닝은 소프트웨어가 데이터의 패턴을 분석하여 성능을 향상시키고 명시적인 프로그래밍 없이 의사결정을 내리도록 하여 다양한 개발 컨텍스트에서 사용자 동작과 환경 조건에 지능적으로 적응할 수 있게 지원합니다.

머신러닝의 작동 방식

이 AI 하위 집합은 데이터에서 반복적으로 ‘학습’하기 위해 컴퓨팅 방법을 사용하여, 명시적인 명령이 아닌 경험을 통해 정확도와 성능을 향상시킵니다. 개발자는 레이블이 지정된 교육 데이터를 사용하는 감독 학습, 레이블이 지정되지 않은 데이터에서 패턴을 식별하는 비감독 학습, 시행착오를 통해 액션을 최적화하는 강화 학습 등 다양한 방법을 통해 머신러닝을 구현할 수 있습니다.

실시간 3D 적용분야에서 머신러닝은 정교한 캐릭터 행동, 절차적 콘텐츠 생성, 물리적 시뮬레이션, 개인화된 사용자 경험을 실현합니다. Unity ML Agents와 같은 툴은 AI에 대한 심층 전문성이 없어도 이러한 기능을 구현하는 데 이용 가능한 프레임워크를 제공합니다.

머신러닝 활용

데이터 세트가 많아지고 컴퓨팅 기능이 향상됨에 따라 머신러닝은 인터랙티브 애플리케이션에서 구현 가능한 사항의 경계를 확장하여 게임, 시뮬레이션, 교육, 시각화 컨텍스트에서 한층 더 지능적이고 반응성이 좋으며 개인화된 경험을 구현하도록 지원합니다.