머신러닝 사용과 한계 • 머신러닝의 문제 해결 시 이해하는 능력은 상대적인 한계가 존재함 • 기계 학습은 순수한 지적 능력에 해당 • 빅데이터에서 패턴을 찾는 것은 사람보다 컴퓨터가 더 적합함 • 분석하는 것에 동기를 부여하고 결과의 의미와 실행 측면에서 사람이 필요함 • 기계는 질문의 이해와 유형별 질문 파악에 취약함 • 컴퓨터가 이해 가능한 방식의 질문이라면 파악 용이 • 머신러닝의 성공적 활용, 개선 영역, 피해 상황을 고려하여 파악해야 함 머신러닝 성공 유형 • 전문적 지식의 대체보다는 지식의 증가 필요 • 인류의 생명 보호를 위해 전문 의사와 공유 • 스마트 홈, 자동차 제작에 엔지니어와 프로그래머 활용 • 사회학자는 사회적 지식을 쌓는데 도움이 됨 • 정부기관, 기업, 병원, 과학연구소 등에서..