머신러닝(ML)을 모르는 초보자를 위한 가이드

머신러닝 : Beginner's Guide

머신러닝(Machine Learning, ML)은 컴퓨터 과학 및 인공지능(AI) 영역 내에서 빠르게 성장하는 분야입니다. 여기에는 시스템이 데이터로부터 "학습"하고 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 예측이나 결정을 내릴 수 있도록 알고리즘과 통계 모델을 사용하는 것이 포함됩니다. 오늘은 머신러닝의 기본 사항과 응용 사례 그리고 학습 방법에 대해 살펴보겠습니다.

 

머신러닝이 무엇인가요?

머신러닝(ML)은 알고리즘을 사용하여 데이터를 분석하고 학습하는 일종의 인공지능입니다. 기존에는 시스템의 판단에 사람이 개입하거나, 명시적으로 프로그래밍을 하여 결정을 내리도록 했습니다. 머신러닝을 이용하여 학습을 진행했다면, 시스템은 이 정보를 사용하여 사람의 개입 없이 예측이나 결정을 내릴 수 있습니다. 학습 과정은 데이터 유형과 원하는 결과에 따라 지도, 비지도 또는 반지도 학습이 될 수 있습니다.

지도 학습(Supervised Learning)에는 원하는 출력이 이미 알려진 레이블(Label)이 지정된 데이터 Set에 대한 시스템 교육이 포함됩니다. 즉, 학습해야 하는 데이터 Set에 정답이 지정되어 있습니다. 이러한 유형의 학습은 불량품 분류, 고객 이탈 가능성 또는 주식 가격 예측과 같은 분류(Classification) 및 회귀(Regression) 작업에 사용됩니다.

반면, 비지도 학습(Unsupervised Learning)은 원하는 출력을 알 수 없는 레이블이 지정되지 않은 데이터 Set에서 시스템을 교육하는 것입니다. 즉, 학습해야 하는 데이터 Set에 정답이 없습니다. 이러한 유형의 학습은 행동에 따라 고객을 그룹화하거나 데이터 Set의 기능 수를 줄이는 것과 같은 군집화(Clustering) 및 차원 감소(Dimension Reduction)에 사용됩니다.

준지도 학습(Semi-supervised Learning)은 지도 학습과 비지도 학습의 조합으로, 시스템이 부분적으로 레이블이 지정된 데이터 Set에서 훈련됩니다. 즉, 데이터 Set의 일부에만 정답이 지정되어 있을 때, 진행하는 학습 방법입니다. 이 유형의 학습은 사용 가능한 레이블이 지정된 데이터가 제한되어 있을 때 사용되며 시스템은 레이블이 지정되지 않은 데이터를 사용하여 예측을 개선할 수 있습니다.

 

머신러닝의 응용 사례

머신러닝은 의료, 금융 및 전자 상거래를 포함한 다양한 산업 분야에서 광범위한 응용 프로그램을 보유하고 있습니다. 최근에는 사람만이 할 수 있다는 예술, 창작의 영역에도 AI가 결과물을 내고 있어서 사람들을 놀라게 만들고 있습니다. 몇 가지 대표적인 응용 사례는 다음과 같습니다.

• 이미지 및 음성 인식
• 사기 감지(Fraud detection)
• 자연어 처리(Natural language processing)
• 추천 시스템
• 유지보수(Maintainance) 시기 예측

위 항목들의 사용 예시를 살펴보자면, 먼저 의료 산업에서는 머신러닝을 사용하여 X-rays 및 MRI 스캔과 같은 의료 이미지를 분석하여 질병 및 상태를 진단합니다. 또한, CCTV 영상에서 사람이 위험에 빠진 상황을 감지할 수 도 있고, 제품 이미지를 분석하여 불량품을 판별하는 기능에도 사용할 수 있습니다.
금융에서는 사기 거래를 감지하고, 주가에 영향을 주는 Parameter들을 분석하여 앞으로의 주가가 어떻게 될지 예측하는 데 사용됩니다. 전자 상거래에서 머신러닝 알고리즘은 제품 추천을 개인화하고 고객 경험을 개선하는 데 사용되고 있으며, 인스타그램이나 Youtube, 넷플릭스, 온라인쇼핑몰 등이 여기에 해당합니다.

머신러닝의 학습 방법

머신러닝 알고리즘은 지도 학습, 비지도 학습 및 강화 학습의 세 가지 주요 카테고리로 나눌 수 있습니다. 이 세 가지 학습 방법에 대해 자세히 살펴보겠습니다.

• 지도 학습(Supervised Learning)

지도 학습은 가장 일반적으로 사용되는 머신러닝 유형입니다. 이 방법에서 시스템은 원하는 정답 또는 출력이 이미 알려진 레이블(Label)로 지정된 데이터 Set에서 훈련됩니다. 그런 다음 시스템은 이 학습 데이터를 사용하여 보이지 않는 새로운 데이터를 예측합니다. 지도 학습 알고리즘의 예로는 선형 회귀(Linear Regression), 로지스틱 회귀(Logistic Regression) 및 결정 트리(Decision Tree)가 있습니다.

지도 학습의 주요 목표는 입력 변수와 출력 변수 간의 관계를 찾는 것입니다. 이 관계는 보이지 않는 새로운 데이터를 예측하는 데 사용할 수 있습니다. 다시 말해, Label이 지정되지 않은 새로운 입력에 대해서, 어떤 출력을 해야 할지 시스템이 결정하여 출력하게 됩니다. 예측의 정확도는 학습 데이터의 품질과 학습 알고리즘의 선택에 따라 달라집니다.

• 비지도 학습(Unsupervised Learning)

비지도 학습에는 원하는 출력이 알려지지 않은 레이블이 지정되지 않은 데이터 세트에 대한 시스템 교육이 포함됩니다. 비지도 학습의 목표는 레이블이 지정된 출력의 안내 없이 데이터에서 패턴이나 관계를 찾는 것입니다. 비지도 학습 알고리즘의 예로는 K-means Clustering 및 principal component analysis이 있습니다.

비지도 학습은 시스템이 유사한 데이터 포인트를 함께 그룹화하는 클러스터링과 시스템이 데이터 세트의 기능 수를 줄이는 차원 축소에 자주 사용됩니다. 비지도 학습은 시스템이 나머지 데이터와 크게 다른 데이터 포인트를 식별하는 이상 탐지(Outlier detection)에도 사용할 수 있습니다.

• 강화 학습(Reinforcement Learning)

강화 학습은 시스템이 작업을 수행하고 보상을 받음으로써 결정을 내리는 방법을 학습하는 머신러닝의 한 유형입니다. 강화 학습의 목표는 시간이 지남에 따라 누적 보상을 최대화하는 것입니다. 예를 들어, 우리가 시험지를 채점하듯이, 결과가 좋으면 이번 학습 방법에 가중치를 주고, 결과가 좋지 않으면, 가중치를 감소시키는 것과 같습니다. 강화 학습 알고리즘은 게임 플레이, 로봇 공학, 자율 주행 등 다양한 응용 분야에서 사용됩니다.

강화 학습에서 시스템은 환경과 상호 작용하고 보상을 최대화하기 위한 작업을 수행합니다. 시스템은 과거 경험을 통해 학습하고 시간이 지남에 따라 결정을 개선합니다. 강화 학습 알고리즘은 시스템이 환경에 대해 더 많은 것을 배우기 위해 새로운 행동을 시도하는 탐색과 시스템이 보상을 최대화하기 위해 지식을 사용하는 대립의 균형을 맞추도록 설계되었습니다.

결론적으로 머신러닝 알고리즘은 지도 학습, 비지도 학습 및 강화 학습의 세 가지 주요 범주로 나눌 수 있습니다. 이러한 각 방법에는 고유한 강점과 약점이 있으며 학습 방법의 선택은 데이터 유형과 원하는 결과에 따라 다릅니다. 지도 학습 문제를 다루든 비지도 학습 문제를 다루든, 다양한 학습 방법을 이해하고 필요에 맞는 방법을 선택하는 것이 중요합니다.



정리해 보면, 머신러닝은 우리가 생활하고 일하는 방식을 혁신할 수 있는 잠재력을 가진 빠르게 성장하는 분야입니다. 데이터를 분석하고 학습할 수 있는 능력을 갖춘 머신 러닝은 다양한 산업 분야에서 광범위한 응용 프로그램을 보유하고 있으며, 앞으로도 계속 성장할 것입니다. 초보자이든 전문가이든 머신러닝의 세계에 뛰어들기에 지금보다 더 좋은 때는 없다고 생각합니다.