[머신러닝] - 머신러닝과 딥러닝 과연 무엇인가?

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머신러닝(ML)

 

"Field of study that gives computers the ability to learn without being explicitly programmed”
-Arthur Samuel (1959)-

Arthur Samuel은 1959년 논문에서 최초로 머신러닝을 정의 하신 분 입니다.

머신러닝이란 한마디로 말하면

인간이 기계로 하여금 스스로 '학습' 할 수 있도록 프로그램화(코딩)를 하는 것입니다.

 

 

기계가 주어진 데이터를 스스로 학습해서

데이터간의 잠재적인 매커니즘을 밝혀내고

어떠한 패턴을 찾아내어

새로운 데이터에 대한 최적의 예측을 제공합니다.

 

다들 인간과 기계의 세기의 대결이라고 불리우는 이세돌 - 알파고간의 대국 기억나시나요?

 

알파고는 수많은 경험적 데이터들을 기반으로 스스로 학습하고

스스로 바둑을 두며 익혀 경우의 수가 무한한 바둑대결에서

세계적인 이세돌 선수를 상대로 4:1로 승리 하였습니다.

 

머신러닝은 실생활에서도 찾아볼 수 있습니다.

대표적으로 마케팅 분야에서 주로 사용되고 있습니다.

개별 소비자들의 소비패턴을 학습하여 개인 맞춤형 제품을 찾아주는 등

그 적용은 마케팅을 넘어 무한합니다.

삼성 갤럭시에 내장된 '빅스비', 스마트홈, 음성 인식, 자율주행자동차 등

많은 제품들에 적용된 인공지능(AI)과 머신러닝은 4차산업혁명에서 가장 핫한 주제입니다.

 

 

여기서 잠깐!

 

 

머신러닝이 주식투자에도 활용될 수 있습니다.

실제로 미국에서는 수 년 전부터 로보어드바이져가 도입되었습니다.

로보어드바이져(robo-advisor)는 로봇(robot)과 투자전문가(advisor)의 합성어로 즉,

로봇이 고도화된 알고리즘으로 자동으로 개인의 자산을 관리해주는 서비스 입니다.

 

이처럼, 주식투자에서도 머신러닝의 바람이 불고 있습니다.

수 많은 축적된 데이터를 기반으로 주가와 많은 변수들간의 상관관계를 학습하여

인간 대신 투자를 하는 방식입니다.

물론,

머신러닝을 기반으로 투자 포트폴리오를 구성한다고

해도 수익률이 저조하거나 마이너스 수익률을 기록할 수도 있습니다.

 

하지만 수 많은 경험적 데이터들을 기반으로 투자를 하기에

안정적인 수익률을 얻을 수학적 확률이 더 높겠죠?

그 외에도 자동화로 인해 인간의 수고를 덜 수도 있고

인간의 감정을 배제하여 더욱더 원칙에 맞는 투자를 할 수 있습니다.

실제로 제임스 시몬스의 '르네상스 테크놀로지'라는

알고리즘 트레이딩 회사는 위와 같은 투자방식으로 유명합니다.

 

얼마나 수익률이 좋으면 르네상스 테크놀로지의 창립자이자 CEO인

제임스 시몬스의 연봉이 무려 한화 2조에 달한다고 합니다.

 

 

 

 

https://alphasquare.co.kr/home/stock/stockinfo?code=005930

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