머신 러닝
1. 머신러닝 입문
ML은 일상 생활의 다양한 측면을 향상시키는 지능형 솔루션을 만드는 디지털 시대의 강력한 도구로 부상하고 있다. ML의 기본 개념, ML 모델을 구축하는 프로세스, 다양한 산업에 적용되는 응용 프로그램, 이 매혹적인 분야의 과제와 미래 전망에 대해서 분석해본다.
2. 머신 러닝의 기본 개념
□ 머신 러닝이란?
ML은 컴퓨터가 데이터로부터 학습하고 데이터를 기반으로 예측 또는 결정을 내릴 수 있도록 하는 인공 지능(AI)의 하위 집합이다. ML의 주요 목표는 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 새로운 데이터를 일반화하고 적응할 수 있는 알고리즘을 개발하는 것이다.
□ 머신 러닝 유형
▶ 지도 학습(Supervised Learning)
지도 학습 알고리즘은 레이블이 지정된 데이터 세트에서 학습한다. 여기서 각 데이터 포인트에는 연결된 대상 출력이 있다. 알고리즘은 입력 기능을 기반으로 목표 출력을 예측하고 실제 출력에 대한 성능을 측정한다.
- 스팸 이메일 탐지(Spam email detection) : 스팸 또는 비스팸으로 레이블이 지정된 이메일 데이터 세트에서 학습한다. 발신자의 이메일 주소, 이메일 제목 및 내용과 같은 기능을 기반으로 수신 이메일을 스팸 또는 비스팸으로 분류하는 방법을 학습한다.
- 손글씨 숫자 인식(Handwritten digit recognition): 손글씨 숫자(0-9)의 레이블이 지정된 이미지 데이터 세트에서 학습한다. 모델은 학습 데이터에서 학습한 패턴을 기반으로 필기 숫자의 새 이미지를 인식하고 분류하는 방법을 학습한다.
- 주택 가격 예측(House price prediction): 집의 크기, 위치, 나이와 같은 기능이 있는 과거 주택 판매 데이터 데이터 세트를 학습한다. 모델은 이러한 기능을 기반으로 주택 가격을 예측하는 방법을 학습한다.
▶ 비지도 학습(Unsupervised Learning)
비지도 학습은 레이블이 지정되지 않은 데이터를 처리한다. 출력에 대한 사전 지식 없이 데이터 내에서 패턴, 관계 또는 구조를 발견하는 것이다.
- 고객 세분화(Customer segmentation): 전자 상거래 회사는 클러스터링과 같은 자율 학습 알고리즘을 사용하여 고객 데이터를 분석하고 쇼핑 행동, 인구 통계 및 선호도를 기반으로 고유한 그룹을 식별한다. 이 정보는 각 그룹에 대한 마케팅 캠페인 및 제품 권장 사항을 조정하는 데 사용할 수 있다.
- 이상 탐지(Anomaly detection): 은행은 비지도 학습 알고리즘을 사용하여 거래 데이터를 분석하고 사기 또는 기타 의심스러운 활동을 나타낼 수 있는 비정상적인 거래를 식별할 수 있다. 사기 거래에 대한 사전 지식 없이 데이터에서 표준에서 벗어난 패턴을 감지할 수 있다.
- 차원 감소(Dimensionality reduction): 특징이 많은 고차원 데이터 세트에서 주성분 분석(PCA)과 같은 비지도 학습 알고리즘을 사용하여 데이터의 필수 구조를 유지하면서 차원을 줄인다. 이렇게 하면 데이터 세트를 단순화하여 더 쉽게 분석하고 시각화할 수 있다.
▶ 강화 학습(Reinforcement Learning)
강화 학습에는 받은 피드백을 기반으로 결정을 내리는 훈련 알고리즘이 포함된다. 알고리즘은 시행착오를 통해 학습하고, 행동에 대한 보상이나 처벌을 받고 그에 따라 행동을 조정한다.
- 게임 플레이(Game playing): 강화 학습 알고리즘을 사용하여 체스나 바둑과 같은 게임을 플레이하도록 에이전트를 훈련한다. 에이전트는 자신 또는 다른 상대와 대결하여 최상의 전략을 배우고 승리에 대한 보상이나 패배에 대한 페널티를 받는 방식이다.
- 로봇 공학(Robotics): 로봇이 걷기, 물건 잡기 또는 복잡한 환경 탐색과 같은 작업을 수행하도록 훈련시키는 데 적용한다. 로봇은 센서와 환경의 피드백을 기반으로 최적의 행동을 학습한다.
- 리소스 할당(Resource allocation): 네트워킹에서 강화 학습은 서로 다른 사용자 또는 장치 간에 대역폭 또는 전력과 같은 리소스 할당을 최적화하는 데 사용할 수 있다. 네트워크의 성능을 관찰하고 관찰된 결과에 따라 리소스 할당을 조정하여 최상의 할당 전략을 학습한다.
3. 머신 러닝 프로세스
- 문제 정의(Problem Definition) : 해결하려는 문제를 명확하게 정의
- 모델이 예측하거나 분류하려는 출력인 대상 변수(해당하는 경우)를 식별
- 분류(데이터를 미리 정의된 클래스로 분류), 회귀(연속적인 숫자 값 예측), 클러스터링(유사성을 기반으로 데이터 그룹화) 또는 강화 학습(시행착오를 통한 학습을 통해 보상을 극대화)과 같은 기계 학습 작업 유형을 결정
- 정확도, 정밀도, 재현율, F1 점수 또는 평균 제곱 오차와 같은 모델의 성공을 평가하는 데 사용할 성능 메트릭을 설정
- 데이터 수집 및 전처리(Data Collection) : 고품질 데이터 수집
- 데이터베이스, API, 웹 스크래핑, 수동 데이터 입력 또는 센서와 같은 다양한 소스에서 관련 데이터 수집
- 모델 교육에 적합하도록 데이터를 전처리
- 누락된 값 처리(평균 또는 중앙값 대치와 같은 기술 사용), 수치 기능 정규화(표준 범위로 조정), 범주형 변수 인코딩(원-핫 인코딩 또는 레이블 인코딩), 가장 관련성이 높은 기능 선택(차원 축소 및 관련 없거나 중복된 정보 제거).
- Data Splitting : 수집 및 전처리된 데이터를 별도의 교육, 검증 및 테스트 데이터 세트로 구별
- 대부분의 데이터(일반적으로 약 70%)를 모델을 훈련하는 데 사용할 훈련 데이터 세트에 할당
- 데이터의 작은 부분(일반적으로 약 15%)을 유효성 검사 데이터 세트에 할당하여 모델의 하이퍼파라미터를 조정하고 최고 성능 모델을 선택하는 데 사용
- 데이터의 나머지 부분(또한 약 15%)을 테스트 데이터 세트로 지정하여 본 적이 없는 데이터에 대한 최종 모델의 성능을 평가하는 데 사용
- 모델 선택 및 교육(Model Selection and Training) : 문제 유형, 데이터 특성 및 원하는 성능 메트릭을 기반으로 적절한 기계 학습 모델 선택
- 선형 회귀, 로지스틱 회귀, 결정 트리, 랜덤 포레스트, 지원 벡터 머신 및 신경망과 같은 특정 기계 학습 작업에 대한 적합한 모델 선택
- 교육 데이터 세트에서 선택한 모델을 교육하여 입력 기능과 대상 출력 간의 기본 패턴과 관계를 학습. 일반적으로 모델의 예측과 실제 대상 출력 간의 차이를 최소화하기 위해 모델의 매개 변수를 조정하는 작업 포함.
- 하이퍼파라미터 튜닝 및 모델 평가(Hyperparameter Tuning and Model Evaluation) : 모델의 하이퍼파라미터를 튜닝하여 성능을 개선하고 검증 및 테스트 데이터 세트를 사용하여 훈련된 모델평가
- 학습 속도 또는 의사 결정 트리의 깊이와 같은 모델 동작의 다양한 측면을 제어하는 설정인 모델의 하이퍼파라미터 조정.
- 그리드 검색, 무작위 검색 또는 베이지안 최적화와 같은 기술을 사용하여 최적의 하이퍼파라미터 값 검색
- 관련 성능 메트릭 및 검증 데이터 세트를 사용하여 모델 성능 평가(주어진 문제에 대한 최상의 모델을 선택하는 데 도움)
- 테스트 데이터 세트에서 최종 모델의 성능을 평가하여, 본 적이 없는 데이터에서 얼마나 잘 수행할 것인지를 추정
- 모델 배포(Model Deployment) : 웹 서비스, 모바일 앱 또는 기타 소프트웨어 시스템과 같은 실제 애플리케이션에서 사용하기 위해 훈련되고 평가된 모델 배포
- 선택한 애플리케이션에 모델을 통합하여 입력 데이터를 수신하고, 예측을 생성하고, 사용자 또는 시스템의 다른 구성 요소에 결과 도출
- 모델의 성능을 모니터링하여 정확도와 효율성 유지 확인
4. 머신 러닝 애플리케이션
- 헬스케어
- 질병 진단 : 의료 이미지, 환자 기록 및 기타 데이터를 분석하여 다양한 질병을 정확하게 진단
- 맞춤 의학 : 고유한 유전적 구성, 라이프스타일 및 병력을 기반으로 개별 환자에게 가장 효과적인 치료법을 식별하는 데 도움
- 약물 발견 : 잠재적인 새로운 화합물을 식별하고 그 효과와 안전성을 예측하여 약물 발견 프로세스를 가속화
- 재무
- 사기 탐지 : 대규모 데이터 세트를 분석하여 사기 활동을 나타내는 패턴을 식별하여 기업내 사기 탐지 및 방지
- 위험 평가 : 대출자의 신용도를 평가하거나 채무 불이행 가능성을 예측하여 더 나은 대출 결정을 내릴 수 있도록 지원
- 알고리즘 거래 : 시장 데이터와 추세를 분석하여 증권 매매 전략을 개발하고 위험을 최소화하면서 수익 극대화
- 마케팅
- 고객 세분화 : 고객 데이터를 분석하여 공통된 특성을 가진 고유한 세그먼트를 식별할 수 있으므로 기업은 각 그룹에 맞게 마케팅 활동 조정
- 타깃 광고 : 특정 고객에게 가장 효과적인 광고를 예측하여 광고 캠페인의 효율성과 효과 높임
- 소비자 행동 예측 : 과거 구매 데이터 및 기타 요인을 분석하여 소비자 행동을 예측, 기업이 제공하는 제품과 마케팅 전략 최적화
- 제조업
- 품질 관리 : 생산 라인의 이미지와 센서 데이터를 분석하여 제품 품질의 결함이나 변형을 식별하여 실시간 조정 및 전반적인 품질 향상 기여
- 예측 유지보수 : 장비 데이터를 분석하여 기계가 고장날 가능성이 있는 시기 예측하여 효과적인 유지 및 장비 셧다운 예방
- 공급망 최적화 : 복잡한 공급망 데이터를 분석하여 재고 관리, 수요 예측 및 물류 최적화
- 교통
- 자율주행차 : 센서 데이터를 기반으로 실시간 결정을 내리고 안전성을 개선하며 인간 개입의 필요성을 줄임
- 라우팅 및 스케줄링 : 배달 트럭, 대중 교통 및 기타 차량의 라우팅 및 스케줄링을 최적화하여 연료 절약등의 효율성 극대화
5. 머신러닝 어려움
- 데이터 품질 및 가용성 : 고품질 데이터는 효과적인 ML 모델에 매우 중요하지만 이러한 데이터를 얻고 유지하는 것이 어려움
- 알고리즘 편향 : 교육 데이터에 따라 편향적인 결과를 초래할 수 있음
- 해석 가능성 : 복잡한 모델의 결정 방식으로 이해가 어려울 수 있음
- 보안 및 개인 정보 보호: 데이터의 기밀성과 무결성을 보장, 특히 민감한 정보를 처리할 때 매우 중요
ML은 문제 정의 및 데이터 수집에서 모델 교육, 평가 및 배포에 이르기까지 여러 단계가 상호 연결되어 있으며, 각 단계의 복잡한 문제를 해결하고 효과적인 결과를 제공할 수 있는 ML을 만드는 것이 가장 중요하다. 이는 결국 인공지능 기술이 확보해야 할 가장 중요한 결과의 신뢰성과 직결되는 것이다.
참고 링크: 머신 러닝(wikipedia)