머신러닝이란 무엇인가요? 이는 컴퓨터가 인간처럼 스스로 학습하고 발전할 수 있는 새로운 기술 시대의 문을 여는 질문입니다. 컴퓨터가 엄격한 규칙을 따를 뿐만 아니라 데이터와 경험을 통해 학습할 수 있는 세상을 상상해 보세요. 이것이 머신러닝의 핵심입니다.
시청 기록을 기반으로 스트리밍 서비스에 대한 새로운 프로그램을 제안하는 것부터 자율 주행 자동차가 안전하게 탐색할 수 있도록 하는 것까지 이러한 발전의 이면에는 머신러닝이 있습니다. 이는 단지 기술에 관한 것이 아닙니다. 컴퓨터가 우리와 상호 작용하고 주변 세계를 이해하는 방식을 바꾸는 것입니다. 인공 지능이 계속 발전함에 따라 기계 학습은 여전히 핵심으로 남아 있으며 기술과 인간의 관계를 혁신하고 더욱 연결된 미래를 위한 길을 열어줍니다.
내용의 테이블
- 머신러닝이란 무엇인가요?
- 기계 학습과 기존 프로그래밍의 차이점
- 기계 학습 알고리즘의 작동 방식
- 기계 학습 수명 주기:
- 기계 학습의 유형
- 머신러닝의 필요성:
- 머신러닝의 다양한 응용
- 머신러닝의 한계
머신러닝이란 무엇인가요?
머신러닝은 알고리즘이 데이터 세트 내의 숨겨진 패턴을 찾아낼 수 있도록 하는 인공 지능의 한 분야로, 각 작업에 대한 명시적인 프로그래밍 없이도 새롭고 유사한 데이터에 대해 예측할 수 있습니다. 기존 기계 학습은 데이터를 통계 도구와 결합하여 결과를 예측하고 실행 가능한 통찰력을 제공합니다. 이 기술은 이미지 및 음성 인식, 자연어 처리, 추천 시스템, 사기 탐지, 포트폴리오 최적화, 작업 자동화 등 다양한 분야에서 응용될 수 있습니다.
예를 들어 추천 시스템은 과거 데이터를 사용하여 제안을 개인화합니다. 예를 들어 Netflix는 협업 및 콘텐츠 기반 필터링을 사용하여 사용자 시청 기록, 등급 및 장르 선호도를 기반으로 영화와 TV 프로그램을 추천합니다. 강화 학습은 에이전트가 환경 피드백을 기반으로 결정을 내리고 지속적으로 권장 사항을 개선할 수 있도록 하여 이러한 시스템을 더욱 향상시킵니다.
머신 러닝의 영향력은 자율주행차, 드론, 로봇까지 확장되어 역동적인 환경에서의 적응성을 향상시킵니다. 이 접근 방식은 기계가 데이터 마이닝 및 데이터 과학과 밀접하게 얽혀 있는 데이터 예제를 통해 학습하여 정확한 결과를 생성하는 획기적인 방법입니다.
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기계 학습
기계 학습과 기존 프로그래밍의 차이점
기계 학습과 기존 프로그래밍의 차이점은 다음과 같습니다.
| 기계 학습 | 전통적인 프로그래밍 | 인공지능 |
|---|---|---|
| 머신러닝은 예측에 사용할 수 있는 알고리즘을 개발하기 위해 데이터로부터 학습하는 데 초점을 맞춘 인공지능(AI)의 하위 집합입니다. | 전통적인 프로그래밍에서 규칙 기반 코드는 문제 설명에 따라 개발자가 작성합니다. | 인공지능은 일반적으로 인간의 지능이 필요한 작업을 수행할 수 있도록 기계의 능력을 최대한 높이는 것을 포함합니다. |
| 머신러닝은 데이터 기반 접근 방식을 사용하며 일반적으로 과거 데이터를 학습한 다음 새로운 데이터를 예측하는 데 사용됩니다. | 전통적인 프로그래밍은 일반적으로 규칙 기반이며 결정적입니다. 기계 학습 및 AI와 같은 자체 학습 기능이 없습니다. | AI에는 전통적인 규칙 기반 프로그래밍뿐만 아니라 머신러닝, 딥러닝 등 다양한 기술이 포함될 수 있습니다. |
| ML은 인간이 발견하기 어려울 수 있는 대규모 데이터 세트에서 패턴과 통찰력을 찾을 수 있습니다. | 전통적인 프로그래밍은 전적으로 개발자의 지능에 의존합니다. 그래서 능력이 매우 제한적입니다. | 때때로 AI는 데이터와 사전 정의된 규칙의 조합을 사용하여 인간에게는 불가능해 보이는 복잡한 작업을 높은 정확도로 해결하는 데 큰 이점을 제공합니다. |
| 머신러닝은 AI의 하위 집합입니다. 그리고 이제는 챗봇 질의응답, 자율주행차 등 다양한 AI 기반 업무에 활용되고 있습니다. | 전통적인 프로그래밍은 특정 기능을 가진 애플리케이션과 소프트웨어 시스템을 구축하는 데 자주 사용됩니다. | AI는 자연어 처리, 컴퓨터 비전, 로봇공학 등 다양한 응용 분야를 포함하는 광범위한 분야입니다. |
기계 학습 알고리즘의 작동 방식
머신러닝은 다음과 같은 방식으로 작동합니다.
기계 학습 알고리즘은 각 작업에 대해 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 데이터의 패턴과 관계를 학습하여 예측이나 결정을 내리는 방식으로 작동합니다. 다음은 일반적인 기계 학습 알고리즘의 작동 방식에 대한 간략한 개요입니다.
데이터를 알고리즘에 입력하기 전에 전처리가 필요한 경우가 많습니다. 이 단계에는 데이터 정리(누락된 값, 이상치 처리), 데이터 변환(정규화, 크기 조정), 훈련 및 테스트 세트로 분할이 포함될 수 있습니다.
3. 모델 선택 :
작업(예: 분류, 회귀, 클러스터링)에 따라 적합한 기계 학습 모델이 선택됩니다. 예로는 의사결정 트리, 신경망, 지원 벡터 머신, 딥 러닝 아키텍처와 같은 고급 모델이 있습니다.
4. 모델 훈련 :
선택한 모델은 훈련 데이터를 사용하여 훈련됩니다. 훈련 중에 알고리즘은 데이터의 패턴과 관계를 학습합니다. 여기에는 학습 데이터의 예측 출력과 실제 출력(레이블 또는 목표) 간의 차이를 최소화하기 위해 모델 매개변수를 반복적으로 조정하는 작업이 포함됩니다.
5. 모델 평가 :
학습이 완료되면 테스트 데이터를 사용하여 모델을 평가하여 성능을 평가합니다. 정확도, 정밀도, 재현율 또는 평균 제곱 오차와 같은 지표는 모델이 새로운, 보이지 않는 데이터에 얼마나 잘 일반화되는지 평가하는 데 사용됩니다.
6. 미세 조정 :
성능을 향상시키기 위해 하이퍼파라미터(학습 속도 또는 신경망의 숨겨진 레이어 수와 같이 훈련 중에 직접 학습되지 않는 매개변수)를 조정하여 모델을 미세 조정할 수 있습니다.
7. 예측 또는 추론 :
마지막으로 훈련된 모델은 새로운 데이터에 대한 예측이나 결정을 내리는 데 사용됩니다. 이 프로세스에는 분류 작업의 클래스 레이블 또는 회귀 작업의 숫자 값과 같은 출력을 생성하기 위해 학습된 패턴을 새로운 입력에 적용하는 작업이 포함됩니다.
기계 학습 수명 주기:
기계 학습 프로젝트의 수명 주기에는 다음을 포함하는 일련의 단계가 포함됩니다.
1. 문제를 연구하십시오:
첫 번째 단계는 문제를 연구하는 것입니다. 이 단계에는 비즈니스 문제를 이해하고 모델의 목표를 정의하는 작업이 포함됩니다.
당사의 문제 관련 데이터가 수집되는 경우. 그런 다음 모델이 숨겨진 패턴을 찾는 데 사용할 수 있도록 데이터를 제대로 확인하고 원하는 형식으로 만드는 것이 좋습니다. 이 작업은 다음 단계에 따라 수행할 수 있습니다.
- 데이터 정리
- 데이터 변환
- 설명 데이터 분석 및 특성 엔지니어링
- 학습 및 테스트를 위해 데이터 세트를 분할합니다.
4. 모델 선택:
다음 단계는 문제에 적합한 적절한 기계 학습 알고리즘을 선택하는 것입니다. 이 단계에서는 다양한 알고리즘의 강점과 약점에 대한 지식이 필요합니다. 때로는 여러 모델을 사용하여 결과를 비교하고 요구 사항에 따라 최상의 모델을 선택합니다.
5. 모델 구축 및 교육:
- 알고리즘을 선택한 후에는 모델을 구축해야 합니다.
- 기존 기계 학습 구축 모드의 경우 몇 가지 하이퍼 매개변수 조정만 하면 쉽습니다.
- 딥러닝의 경우 입력 및 출력 크기, 각 레이어의 노드 수, 손실 함수, 경사 하강 최적화 등과 함께 레이어별 아키텍처를 정의해야 합니다.
- 그런 다음 전처리된 데이터세트를 사용하여 모델을 학습합니다.
6. 모델 평가:
모델이 훈련되면 테스트 데이터 세트에서 평가하여 다양한 기술을 사용하여 정확도와 성능을 확인할 수 있습니다. 분류 보고서, F1 점수, 정밀도, 재현율, ROC 곡선, 평균 제곱 오류, 절대 오류 등
7. 모델 튜닝:
평가 결과에 따라 모델을 조정하거나 최적화하여 성능을 개선해야 할 수도 있습니다. 여기에는 모델의 하이퍼파라미터를 조정하는 작업이 포함됩니다.
8. 배포:
모델을 훈련하고 조정한 후에는 프로덕션 환경에 배포하여 새로운 데이터에 대한 예측을 할 수 있습니다. 이 단계에서는 모델을 기존 소프트웨어 시스템에 통합하거나 모델에 대한 새 시스템을 생성해야 합니다.
9. 모니터링 및 유지 관리:
마지막으로 생산 환경에서 모델의 성능을 모니터링하고 필요에 따라 유지 관리 작업을 수행하는 것이 필수적입니다. 여기에는 데이터 드리프트 모니터링, 필요에 따라 모델 재교육, 새 데이터가 제공될 때 모델 업데이트가 포함됩니다.
기계 학습의 유형
- 환경 지도 머신러닝
- 비지도 기계 학습
- 강화 기계 학습
1. 지도 머신러닝:
지도 학습은 알고리즘이 레이블이 지정된 데이터 세트에 대해 훈련되는 일종의 기계 학습입니다. 레이블이 지정된 훈련 데이터를 기반으로 입력 기능을 목표에 매핑하는 방법을 학습합니다. 지도 학습에서는 알고리즘에 입력 특징과 해당 출력 레이블이 제공되며, 이 데이터를 일반화하여 보이지 않는 새로운 데이터를 예측하는 방법을 학습합니다.
지도 학습에는 두 가지 주요 유형이 있습니다.
- 회귀 : 회귀는 알고리즘이 입력 특성을 기반으로 연속 값을 예측하는 방법을 학습하는 지도 학습 유형입니다. 회귀 분석의 출력 레이블은 주가, 주택 가격과 같은 연속 값입니다. 기계 학습의 다양한 회귀 알고리즘에는 선형 회귀, 다항식 회귀, 능형 회귀, 의사결정 트리 회귀, 랜덤 포레스트 회귀, 지원 벡터 회귀 등이 있습니다.
- 2. 비지도 머신러닝:
비지도 학습은 레이블이 지정된 예제를 사용하여 명시적으로 훈련하지 않고도 알고리즘이 데이터의 패턴을 인식하는 방법을 학습하는 일종의 기계 학습입니다. 비지도 학습의 목표는 데이터의 기본 구조나 분포를 발견하는 것입니다.
비지도 학습에는 두 가지 주요 유형이 있습니다.
- 클러스터링 : 클러스터링 알고리즘은 특성에 따라 유사한 데이터 포인트를 그룹화합니다. 목표는 서로 유사하면서도 다른 그룹과 구별되는 데이터 포인트의 그룹 또는 클러스터를 식별하는 것입니다. 널리 사용되는 클러스터링 알고리즘에는 K-평균, 계층적 클러스터링 및 DBSCAN이 포함됩니다.
- 차원성 감소: 차원 축소 알고리즘은 원본 정보를 최대한 유지하면서 데이터 세트의 입력 변수 수를 줄입니다. 이는 데이터 세트의 복잡성을 줄이고 시각화 및 분석을 더 쉽게 만드는 데 유용합니다. 널리 사용되는 차원 축소 알고리즘으로는 PCA(주성분 분석), t-SNE 및 자동 인코더가 있습니다.
3. 강화 기계 학습
강화 학습은 에이전트가 작업을 수행하고 해당 작업에 따라 보상이나 페널티를 받음으로써 환경과 상호 작용하는 방법을 배우는 일종의 기계 학습입니다. 강화 학습의 목표는 상태를 행동으로 매핑하여 시간이 지남에 따라 예상되는 누적 보상을 최대화하는 정책을 학습하는 것입니다.
강화 학습에는 두 가지 주요 유형이 있습니다.
- 모델 기반 강화 학습: 모델 기반 강화 학습에서 에이전트는 상태 간의 전환 확률과 각 상태-행동 쌍과 관련된 보상을 포함하여 환경 모델을 학습합니다. 그런 다음 에이전트는 이 모델을 사용하여 예상 보상을 최대화하기 위한 조치를 계획합니다. 널리 사용되는 모델 기반 강화 학습 알고리즘에는 Value Iteration 및 Policy Iteration이 포함됩니다.
- 모델 없는 강화 학습 : 모델 없는 강화 학습에서는 에이전트가 환경 모델을 명시적으로 구축하지 않고 경험을 통해 직접 정책을 학습합니다. 에이전트는 환경과 상호작용하고 받은 보상에 따라 정책을 업데이트합니다. 인기 있는 모델 없는 강화 학습 알고리즘으로는 Q-Learning, SARSA 및 Deep Reinforcement Learning이 있습니다.
머신러닝의 필요성:
머신러닝은 컴퓨터가 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 데이터로부터 학습하고 특정 작업의 성능을 향상시킬 수 있기 때문에 중요합니다. 데이터로부터 학습하고 새로운 상황에 적응하는 이러한 능력은 머신러닝을 대량의 데이터, 복잡한 의사결정 및 동적 환경과 관련된 작업에 특히 유용하게 만듭니다.
머신러닝이 사용되는 몇 가지 특정 영역은 다음과 같습니다.
- 예측 모델링: 기계 학습을 사용하면 기업이 더 나은 결정을 내리는 데 도움이 될 수 있는 예측 모델을 구축할 수 있습니다. 예를 들어, 머신러닝을 사용하면 어떤 고객이 특정 제품을 구매할 가능성이 가장 높은지, 어떤 환자가 특정 질병에 걸릴 가능성이 가장 높은지 예측할 수 있습니다.
- 자연어 처리: 기계 학습은 인간의 언어를 이해하고 해석할 수 있는 시스템을 구축하는 데 사용됩니다. 이는 음성 인식, 챗봇, 언어 번역과 같은 애플리케이션에 중요합니다.
- 컴퓨터 시각 인식: 머신러닝은 이미지와 비디오를 인식하고 해석할 수 있는 시스템을 구축하는 데 사용됩니다. 이는 자율주행차, 감시 시스템, 의료 영상과 같은 애플리케이션에 중요합니다.
- 사기 탐지: 기계 학습은 금융 거래, 온라인 광고 및 기타 영역에서 사기 행위를 탐지하는 데 사용될 수 있습니다.
- 추천 시스템: 기계 학습을 사용하여 사용자의 과거 행동과 선호도를 기반으로 제품, 서비스 또는 콘텐츠를 사용자에게 제안하는 추천 시스템을 구축할 수 있습니다.
전반적으로, 머신러닝은 데이터를 더 잘 활용하고, 의사결정 프로세스를 개선하며, 고객에게 보다 개인화된 경험을 제공할 수 있게 해주기 때문에 많은 기업과 산업에서 필수적인 도구가 되었습니다.
머신러닝의 다양한 응용
이제 이 기계 학습 튜토리얼에서는 기계 학습의 응용을 배워 보겠습니다.
- 오토메이션 : 사람의 개입 없이 모든 분야에서 완전히 자율적으로 작동하는 기계 학습. 예를 들어, 로봇은 제조 공장에서 필수적인 공정 단계를 수행합니다.
- 금융산업 : 금융업계에서도 머신러닝이 인기를 끌고 있습니다. 은행은 주로 ML을 사용하여 데이터 내부의 패턴을 찾고 사기를 방지합니다.
- 정부 기관 : 정부는 공공 안전과 유틸리티를 관리하기 위해 ML을 활용합니다. 대규모 얼굴 인식 기술을 갖춘 중국의 예를 들어보세요. 정부는 무단횡단을 방지하기 위해 인공지능을 활용한다.
- 헬스케어 산업 : 헬스케어는 이미지 감지와 함께 머신러닝을 사용한 최초의 산업 중 하나였습니다.
- 마케팅: 데이터에 대한 풍부한 액세스 덕분에 마케팅 분야에서 AI의 폭넓은 활용이 이루어지고 있습니다. 대량 데이터 시대 이전에 연구자들은 베이지안 분석과 같은 고급 수학적 도구를 개발하여 고객의 가치를 추정했습니다. 데이터가 급증함에 따라 마케팅 부서는 AI를 활용하여 고객 관계와 마케팅 캠페인을 최적화합니다.
- 소매업 : 머신러닝은 소매업계에서 고객 행동 분석, 수요 예측, 재고 관리 등을 위해 활용됩니다. 또한 소매업체가 고객의 과거 구매 내역과 선호도를 바탕으로 제품을 추천함으로써 각 고객의 쇼핑 경험을 개인화하는 데 도움이 됩니다.
- 운송 : 기계 학습은 운송 산업에서 경로를 최적화하고 연료 소비를 줄이며 운송 시스템의 전반적인 효율성을 향상시키는 데 사용됩니다. 또한 ML 알고리즘을 사용하여 탐색 및 안전에 대한 결정을 내리는 자율주행차에서도 역할을 합니다.
머신러닝의 한계 -
- 기계 학습의 주요 과제는 데이터 부족 또는 데이터 세트의 다양성입니다.
- 사용 가능한 데이터가 없으면 기계는 학습할 수 없습니다. 게다가 다양성이 부족한 데이터 세트는 기계에 어려움을 줍니다.
- 기계가 의미 있는 통찰력을 얻으려면 이질성을 가져야 합니다.
- 변형이 없거나 거의 없을 때 알고리즘이 정보를 추출할 수 있는 경우는 거의 없습니다.
- 기계가 학습하는 데 도움이 되도록 그룹당 최소 20개의 관찰을 갖는 것이 좋습니다. 이러한 제약으로 인해 평가 및 예측이 제대로 이루어지지 않습니다.
결론
결론적으로 이해는 머신러닝이란 무엇인가 컴퓨터가 데이터를 처리할 뿐만 아니라 데이터로부터 학습하여 결정과 예측을 내리는 세상으로 가는 문이 열립니다. 이는 컴퓨터 과학과 통계의 교차점을 나타내며 시스템이 명시적인 프로그래밍 없이 시간이 지남에 따라 성능을 향상할 수 있도록 해줍니다. 기계 학습이 계속해서 발전함에 따라 산업 전반에 걸쳐 기계 학습의 적용은 우리가 기술과 상호 작용하는 방식을 재정의하여 기계가 단순한 도구가 아니라 일상 생활을 변화시키는 힘으로 만들 것을 약속합니다.