머신러닝에 대해 자세히 알아보기

머신러닝Machine learning (ML)

머신러닝이란, 인간이 학습을 통해 정확도를 점진적으로 개선하는 방식을 모방하기 위한 데이터와 알고리즘의 사용에 초점을 맞춘 인공지능(AI) 및 컴퓨터 사이언스의 한 분야이다.

머신러닝은 인공지능(AI)의 하위 집합이며, 학습과 개선을 위해 명시적으로 컴퓨터를 프로그래밍하는 대신, 컴퓨터가 데이터를 통해 학습하고 경험을 통해 개선하도록 훈련한다.

머신러닝에서 알고리즘은 대규모 데이터 세트에서 패턴과 상관관계를 찾고 분석을 토대로 최적의 의사결정과 예측을 수행하도록 훈련된다.

머신러닝의 응용 분야는 주거 공간부터 장바구니, 엔터테인먼트 미디어, 의료에 이르기까지 우리 주변에 퍼져 있다.

즉, 시대가 발전함에 따라서 명확하게 구분할 수 없는 지식을 구현해야하거나, 방대한 양의 규칙들이 필요한 경우가 생겨나기 시작하면서 이러한 경우에 사용할 수 있도록 고안된 방법이 머신러닝이다.

• 조금 더 쉬운 설명
  머신러닝은 컴퓨터가 데이터로부터 학습하고 패턴을 발견하여 작업을 수행하는 방법을 의미한다.
  쉽게 말하자면 인간이 아이디어를 습득하고 문제를 해결하는 방식과 유사하다.
  (지도학습, 비지도학습 및 강화학습과 같은 다양한 유형이 있다.)

• 매우 쉬운 설명
  더 쉽게 풀어서 설명하자면, 컴퓨터에게 일종의 “공부”를 시키는 것이다.
  컴퓨터에는 여러가지 문제를 해결할 수 있는 능력이 없지만, 데이터를 통해 배울 수 있다.
  예를 들어, 사과와 오렌지를 구별하는 법을 배울 때, 사과는 빨갛고, 동그랗고, 오렌지는 주황색이며 동그랗다는것을 알게되듯이, 컴퓨터도 비슷하게 데이터를 통해 사과와 오렌지를 구별하는 법을 배운다.

이런 머신 러닝을 사용하면 컴퓨터가 수많은 문제를 스스로 해결할 수 있다.
(어떤 이미지가 강아지인지 고양이인지 맞추는 등)

머신러닝과 AI의 상관관계?

머신러닝과 그 구성요소인 딥러닝, 신경망은 모두 AI의 세부 하위 집합이며, AI는 의사결정과 예측을 수행하기 위해 데이터를 처리한다.

AI는 머신러닝 알고리즘으로 데이터를 처리하며 추가 프로그래밍 없이도 데이터를 학습하면서 지능화하는 장점이 있다.

인공지능은 모든 머신러닝 관련 하위 집합을 포괄하는 상위집합이며, 그 첫번째 하위집합이 머신러닝이다. 그리고 그안에 딥러닝이 있으며 딥러닝안에 신경망이 있다.

신경망은 무엇일까?

신경망은 뇌의 뉴런 체계에서 영감을 받은 인공지능 모델이다.
(뇌의 뉴런이 서로 연결되어 정보를 처리하고 전달하는 방식을 모방하여 만들어진 구조)
신경망은 입력층, 은닉층, 출력층으로 구성되어 있다.
입력층은 외부에서 들어오는 데이터를 받는 역할을 한다.
은닉충은 입력층과 출력층 사이에 위치하며, 입력데이터를 받아들여 다양한 가중치와 편향을 활용하여 입력 신호를 처리하는 역할을 한다.
출력층은 최종적인 결과를 내보내는 역할을 한다.

이러한 신경망은 데이터를 학습하여 패턴을 파악하고, 이를 기반으로 입력 데이터에 대한 예측이나 분류를 수행한다.
이때, 학습 과정에서는 입력 데이터와 정답 레이블을 이용하여 가중치와 편향을 조정하고, 이를 통해 모델이 입력 데이터에 대해 올바른 결과를 내도록 학습된다.

신경망의 쉬운설명

신경망은 인공적인 뇌와 같다. 뇌는 수많은 뉴런(신경세포)로 이루어져 있으며, 이 뉴런들은 서로 연결되어 정보를 주고 받는다.
신경망도 이와 비슷한데, 정보를 입력받아 처리하고, 그 결과를 내는 구조이다.
이것을 사용하면 패턴을 학습하고 입력된 데이터에 대해 예측이 가능하다.
즉 간단히 말해 뇌처럼 생각하고 학습하는 컴퓨터 모델을 신경망이라고 명칭한다.

딥 러닝은 무엇일까?

딥러닝은 기계학습의 한 분야로써 다층 신경망을 사용하여 복잡한 패턴을 학습하고 결정을 내리는 인공지능 기술이다.
말그대로 딥(deep) 즉, “깊은” 층으로 구성된 신경망을 이용하여 데이터의 특징을 자동으로 추출하고 판별하는 능력을 가지고 있다.

딥러닝의 핵심은 신경망의 깊이에 있다.
기존의 머신러닝 방법은 입력 데이터로부터 사람이 직접 특징을 추출하고 모델에 입력해야 했지만, 딥러닝은 이러한 특징 추출 단계를 자동으로 수행한다.
이를 통해서 더 복잡한 데이터를 처리하고 패턴을 학습할 수 있다.

딥러닝은 컴퓨터 비전, 음성 인식, 자연어 처리 등 다양한 분야에서 혁신적인 성과를 내고 있으며, 이미지 인식, 객체 감지, 언어 번역, 음성 인식 등에서 뛰어난 성능을 보여주고 있다.
이를 통해 우리 주변에서 다양한 기술과 서비스에 적용되고 있다.

딥러닝의 주요 구성 요소로는 신경망, 활성화 함수, 손실 함수, 옵티마이저 등이 있으며, 이러한 요소들을 조합하여 모델을 구성하고 학습시킨다.
딥러닝은 대량의 데이터와 강력한 컴퓨팅 자원이 요구되지만, 이를 통해 많은 분야에서 혁신적인 결과를 이루어내고 있다.

딥러닝의 쉬운설명

딥러닝은 인공지능의 한 분야로, 사람처럼 생각하고(사람의 뇌를 모방하여) 학습하는 컴퓨터 기술이다. 이 기술은 데이터를 사용하여 패턴을 학습하고, 그것을 기반으로 예측이나 결정을 내린다.

예를 들어, 이미지 속에서 고양이를 구별한다거나, 음성명령을 이해한다거나, 문장을 번역하는 등의 작업을 딥러닝을 통해 할수 있다.

머신러닝의 작동 방식

머신러닝의 작동방식은 쉽게 7가지 단계로 분류할 수 있다.
데이터수집 -> 데이터 전처리 -> 기능선택 -> 모델 선택 -> 학습 -> 평가 -> 예측

1. 데이터 수집 : 첫번째로 머신러닝 모델을 학습시키기 위한 데이터를 수집하는데 이 데이터는 모델이 학습하고 예측을 수행하는 데 사용된다.

2. 데이터 전처리 : 수집된 데이터는 종종 불완전하거나 노이즈가 섞여 있을 수 있으므로, 이를 정제하고 모델이 이해할 수 있는 형태로 변환하는데 이 단계를 데이터 전처리라고 한다.

3. 기능 선택 : 일부 접근 방식에서는 모델에서 사용할 기능을 선택하는데, 기본적으로 해결하려는 문제와 가장 관련있는 변수 또는 속성을 식별한다.

4. 모델 선택 : 학습할 문제에 적합한 모델을 선택하는데 이는 데이터의 특성에 따라 다르며, 회귀, 분류, 군집화 등 다양한 유형의 문제에 따라 적합한 모델을 선택한다.

5. 학습 : 선택한 모델에 대해 데이터를 입력하여 모델을 학습시킨다. 모델은 입력된 데이터의 패턴을 파악하고, 예측을 수행하기 위한 가중치를 조정하며 학습한다.

6. 평가 : 학습된 모델을 평가하여 예측의 정확도나 성능을 측정하는데 이를 통해 모델의 성능을 파악하고 필요에 따라 모델을 수정하거나 개선할 수 있다.

7. 예측 : 학습된 모델을 사용하여 새로운 데이터에 대한 예측을 수행하는데 모델은 이전에 학습한 패턴을 기반으로 새로운 데이터에 대한 예측을 수행한다.

머신러닝의 네가지 학습모델

머신러닝은 데이터의 특성과 원하는 결과에 따라서 지도, 비지도, 준지도, 강화 등 네가지 학습모델중 하나를 적용 할 수 있다.
사용중인 데이터세트와 원하는 결과에 따라서 각 모델 내에서 하나 이상의 알고리즘 기법을 적용 할 수 있다.
알고리즘은 하나씩 사용할 수도 있고 복잡하고 보다 예측 불가능한 데이터가 포함된 경우에는 정확도를 극대화하기 위해 여러 알고리즘을 결합하는것도 가능하다.

1. 지도학습

지도학습은 입력 데이터와 그에 상응하는 정답 데이터(라벨)를 사용하여 모델을 학습시키는 방법이다.
지도학습은 크게 분류(Classification)와 회귀(Regression)로 나뉘는데, 분류는 입력 데이터를 미리 정의된 클래스 중 하나로 분류하는 작업이며, 회귀는 입력 데이터에 대해 연속적인 값을 예측하는 작업이다.
예를 들어, 분류문제는 스팸 메일 여부를 판별하거나 손으로 쓴 숫자를 인식하는것이며,
회귀문제는 주택 가격을 예측하거나 판매량을 예측하는것에 해당한다.
지도학습에서는 데이터와 라벨을 이용하여 모델을 학습시키고, 학습된 모델을 사용하여 새로운 데이터에 대한 예측을 할 수 있으며 현재 가장 널리 사용되고있는 머신러닝 방법 중 하나이다.

지도학습은 제품 추천 엔진이나 교통량 분석 앱(예: 하루 중 다른 시간대에 가장 빠른 이동 경로를 예측하는) 등 일상생활의 다양한 분야에서 사용된다.

2. 비지도 학습

비지도 학습은 라벨이 없는 데이터를 사용하여 모델을 학습시키는 방법이다.
이는 데이터의 내재된 구조나 패턴을 발견하거나 데이터를 그룹으로 묶는 데 사용된다.
군집화(Clustering)는 비지도 학습의 대표적인 기법 중 하나이며, 군집화는 데이터 간의 유사성을 기반으로 데이터를 그룹으로 묶는 작업을 의미한다.
예를 들어, 비슷한 특성을 가진 데이터들을 자동으로 찾아내어 그룹으로 묶는것인데 온라인 쇼핑몰 상품 추천 시스템이나 소셜 미디어에서의 친구 추천 시스템 등이다. 이를 통해서 데이터의 구조를 이해하거나 분류하지 않고도 데이터의 특성을 파악할 수 있다.
특히 해당 데이터의 특성을 파악하고 의미 있는 정보를 도출하는 데 사용되며, 이를 통해 더 나은 의사결정을 내리거나 다양한 분야에서 활용된다.

비지도 학습 모델이 사용되는 대표적인 예는 안면 인식, 유전자 서열 분석, 시장 조사, 사이버 보안 등에서 사용된다.

2-1. 또다른 비지도 학습 기법

또 다른 비지도 학습의 기법으로 차원축소(Dimensionality Reduction)가 있는데 이는 고차원의 데이터를 저차원으로 투영하여 데이터의 구조를 보다 간결하게 표현하는 방법이다.
이를 통해 데이터의 복잡도를 줄이며, 데이터를 시각화하거나 다른 머신러닝 알고리즘에 적용하기 쉽도록 만들 수 있다.

3. 준지도 학습

준지도 학습은 지도 학습과 비지도 학습의 중간에 위치하는 학습 방법이다.
일반적으로는 레이블이 지정된 데이터와 레이블이 지정되지 않은 데이터를 함께 사용하여 모델을 학습시키는 방법이다.
예를 들어, 대량의 데이터 중에서 레이블이 지정된 데이터는 적은 수가 있고, 대부분의 데이터는 레이블이 지정되지 않았다고 가정해볼때 준지도 학습은 이러한 상황에서 레이블이 지정되지 않은 데이터를 활용하여 추가적인 정보를 끌어내어 모델의 학습을 도와준다.

이러한 방식으로 준지도 학습은 레이블이 지정되지 않은 데이터를 효과적으로 활용하여 모델의 성능을 향상시킬 수 있으며 이는 현실 세계에서 레이블이 지정되지 않은 데이터가 풍부하게 존재하는 경우에 매우 유용하게 활용될 수 있다.

준지도 학습은 음성 및 언어 분석, 복잡한 의료 연구(예: 단백질 분류), 상위레벨 부정행위 감지에 사용됩니다.

4. 강화 학습

강화 학습은 기게 학습의 한 분야로써 에이전트가 환경과 상호작용하며 보상을 최대화 하는 방식을 학습하는 알고리즘이다.
이를 통해 에이전트는 시행 착오를 통해 최적의 행동을 학습하고, 보상을 최대화하는 전략을 개발한다.
이러한 강화 학습은 게임이나 로봇 제어, 금융 거래, 자율 주행 자동차 등 다양한 분야에서 응용된다.
예를 들어, 알파고의 경우 강화 학습을 통해 바둑에서 최고의 수를 두는 전략을 학습했다.

강화 학습은 환경으로부터의 피드백을 통해 에이전트가 학습하고 개선하는 과정을 거치기 때문에, 시간이 오래 걸리고 안정적인 학습을 위해서는 많은 경험이 필요하다.

강화학습 적용 분야에는 온라인 광고 구매자의 자동 가격 입찰, 컴퓨터 게임 개발, 고위험 주식 시장 거래 등이 있다.

머신 러닝이 중요한 이유

머신 러닝은 특수한 알고리즘을 프로그래밍하지 않고 예제를 사용하여 복잡한 작업을 수행하는 방법을 학습하기 때문에 중요하다.
기존의 알고리즘 접근 방식과 비교하여 머신 러닝을 사용하면 더 많은 자동화를 수행할수 있으며, 고객 경험을 개선하고 이전에는 실현 가능하지 않았던 혁신적인 애플리케이션을 만들 수 있다.
그리고, 머신 러닝 모델은 사용하는 동안 반복적으로 스스로를 향상시킬 수 있다.
예를 들면 아래와 같다.

• 비즈니스 의사 결정을 개선하기 위한 동향 예측
• 매출 및 고객 만족도를 높이는 개인 맞춤형 추천
• 복잡한 애플리케이션 및 IT 인프라 모니터링 자동화
• 스팸 및 보안 위반 탐지 식별

머신러닝 기술 및 알고리즘에 대해 알아보기

머신러닝에는 수많은 기술 및 알고리즘이 있는데 선택하는 항목은 해결하려는 문제와 데이터의 특성에 따라서 달라진다. 밑에서 8가지에 대해서 알아보도록 하자.

1. 선형 회귀

선형 회귀에서는 입력 변수와 대상 변수 사이의 선형 관계를 가정한다.
예를 들어, 평방 피트, 위치, 침실 수 및 기타 특징의 선형 조합으로 집값을 예측할 수 있다.

2. 로지스틱 회귀

로지스틱 회귀는 결과를 예측하는 것이 목적인 이항 분류 문제에 사용된다.
로지스틱 회귀에서는 입력 변수의 선형 모델을 기반으로 대상 변수의 확률을 추정하는데 신청자의 신용 점수 및 기타 재무 데이터를 기반으로 대출 신청이 승인될 것인지 여부를 예측하는 것등 여러가지가 있다.

3. 의사 결정 트리

의사 결정 트리는 가능한 결과에 의사 결정을 매핑하기 위해 트리와 같은 모델을 따른다.
각 결정(규칙)은 하나의 입력 변수에 대한 검정을 나타내며 트리와 같은 모델에 따라 여러 규칙을 순차적으로 적용할 수 있다.
트리의 각 노드에서 가장 중요한 기능을 사용하여 데이터를 하위 집합으로 분할했으며, 예를 들어, 의사 결정 트리는 인구 통계와 관심사를 기반으로 마케팅 캠페인의 잠재 고객을 식별하는 데 사용될 수 있다.

4. 랜덤 포레스트

랜덤 포레스트는 여러 의사 결정 트리를 결합하여 예측 정확도를 향상시킨다.
각 의사 결정 트리는 훈련 데이터의 무작위 하위 집합과 입력 변수의 하위 집합에 대해 훈련된다.
랜덤 포레스트는 개별 의사 결정 트리보다 정확하고 복잡한 데이터 세트나 누락된 데이터를 더 잘 처리하지만, 추론에 사용될 때 더 많은 메모리가 필요할 수 있으므로 상당히 커질 수 있다.

5. 향상된 의사 결정 트리

향상된 의사 결정 트리는 이전 의사 결정 트리보다 개선된 각 의사 결정 트리와 함께 일련의 의사 결정 트리를 훈련시킨다.
부스팅 절차는 이전에 반복된 의사 결정 트리에 의해 잘못 분류된 데이터 포인트를 사용하고 이전에 잘못 분류된 이러한 포인트에 대한 분류를 개선하기 위해 새로운 의사 결정 트리를 재교육한다. 인기 있는 XGBoost Python 패키지는 이 알고리즘을 구현합니다.

6. 지원 벡터 머신

지원 벡터 머신은 한 클래스의 데이터 포인트와 다른 클래스의 데이터 포인트를 가장 잘 구분하는 하이퍼플레인을 찾는 작업을 한다.
클래스 간의 “마진”을 최소화함으로써 그렇게 하는데 지원 벡터는 3개의 점으로 정의되는 분리 초평면의 위치를 식별하는 몇 가지 관측치를 나타낸다.
표준 SVM 알고리즘은 이진 분류에만 적용되며 다중 클래스 문제는 일련의 이진 문제로 축소됩니다.

7. 신경망

신경망은 인간 뇌의 구조와 기능에 의해 영감을 받는다.
신경망은 상호 연결된 노드 계층으로 구성되어 있으며, 노드 간의 연결 강도를 조정하여 데이터의 패턴을 인식하는 방법을 배울 수 있다.

8. 클러스터링 알고리즘

클러스터링 알고리즘은 데이터 포인트를 유사성에 따라 클러스터로 그룹화하는 데 사용되며 고객 세분화 및 이상 징후 탐지와 같은 작업에 사용할 수 있다.
특히 영상 분할 및 처리에 유용하다.

머신 러닝의 장점

머신 러닝의 장점은 다양한데 3가지만 간단하게 알아보도록 하자.

1. 자동화

반복성 또는 객관적인 어려움으로 인해 인간에게 어려운 인지 작업은 머신 러닝으로 자동화될 수 있는데 예를 들어, 복잡한 네트워크 시스템 모니터링, 복잡한 시스템의 의심스러운 활동 식별, 장비 유지 관리가 필요한 시기 예측 등이 있다.

2. 고객 경험

머신 러닝 모델이 제공하는 지능은 사용자 경험을 향상시킬 수 있으며 검색 기반 애플리케이션의 경우 의도와 선호도를 캡처하면 보다 정확도가 높고 개인에게 맞는 결과를 제공할 수 있다. 사용자는 자신이 의미하는 바를 검색하고 찾을 수 있다.

3. 혁신

머신 러닝은 목적에 맞게 구축된 알고리즘으로는 불가능했던 복잡한 문제를 해결하는데 예를 들어, 이미지나 소리를 포함한 비정형 데이터를 검색하고, 교통 패턴을 최적화하고, 대중 교통 시스템을 개선하고, 건강 상태를 진단한다.

머신 러닝의 단점

머신 러닝의 단점에 대해 4가지만 알아보도록 하자.

1. 고품질 교육 데이터에 대한 의존도

데이터가 치우치거나 불완전하면 모델이 치우치거나 부정확할 수도 있다.

2. 비용적인 측면

교육 모델 및 데이터 전처리와 관련하여 높은 비용이 발생할 수 있으며 동일한 작업을 수행하기 위해 전문화된 알고리즘을 프로그래밍하는 큰 비용보다 여전히 낮고, 대부분의 경우 정확하지 않을 것이다.

3. 설명 가능성이 부족하다

심층 신경망과 같은 대부분의 머신 러닝 모델은 작동 방식에 대한 투명성이 부족하다. 일반적으로 “블랙박스” 모델이라고 불리는 이는 모델이 어떻게 의사 결정을 내리는지 이해하기 어렵게 만들기 때문이다.

4. 전문적 기술 요구

선택할 수 있는 모델에는 여러 가지 유형이 있는데 지정된 데이터 과학 팀이 없으면 조직은 최적의 성능을 달성하기 위해 하이퍼파라미터 조정에 어려움을 겪을 수 있다.
특히 트랜스포머, 임베딩 및 대형 언어 모델에 대한 훈련의 복잡성도 채택에 장애가 될 수 있다.