📖 단어장

Machine Learning

/məˈʃiːn ˈlɜːrnɪŋ/
(머신 러닝)

명사

기계 학습, 인공지능의 한 분야로 데이터를 통해 스스로 학습하는 시스템

💡 포인트

Machine learning은 명시적 프로그래밍 없이 데이터로부터 학습하는 인공지능 기술입니다.
스팸 필터링, 추천 시스템, 자율주행 등 현대 디지털 기술의 핵심으로, ‘training data’, ‘neural networks’, ‘deep learning’과 같은 용어와 함께 사용됩니다.
인간의 학습 과정을 모방한 이 기술은 대량의 데이터를 분석해 패턴을 인식하고 예측 모델을 생성합니다.
주의할 점은 ‘AI(인공지능)’의 하위 개념이며, 모든 AI가 machine learning을 사용하는 것은 아닙니다.

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Machine learning 🔊

📝 실용예문

“Machine learning algorithms are used to personalize your Netflix recommendations based on your viewing history.”

머신러닝 알고리즘이 시청 기록을 바탕으로 넷플릭스 추천을 개인화합니다.

“The bank implemented machine learning to detect fraudulent transactions more accurately.”

은행은 사기 거래를 더 정확하게 탐지하기 위해 머신러닝을 도입했습니다.

“Healthcare applications of machine learning include early disease detection and drug discovery.”

머신러닝의 의료 적용 분야에는 조기 질병 탐지와 신약 개발이 포함됩니다.

“Our team is working on a machine learning model that can predict stock market trends with 85% accuracy.”

우리 팀은 주식 시장 트렌드를 85% 정확도로 예측할 수 있는 머신러닝 모델을 개발 중입니다.

“While powerful, machine learning systems require massive amounts of quality data to perform effectively.”

강력하지만, 머신러닝 시스템이 효과적으로 작동하려면 방대한 양의 고품질 데이터가 필요합니다.