서포트 벡터 머신(Support Vector Machine, SVM)은 기계 학습 분야에서 매우 널리 활용되는 알고리즘 중 하나입니다. 특히 데이터가 제한적인 상황에서도 효율적으로 학습할 수 있다는 장점을 가지고 있습니다. 그렇다면 SVM이란 정확히 무엇일까요?
서포트 벡터 머신(SVM)이란?
서포트 벡터 머신은 지도 학습 방식을 사용하여 데이터를 두 가지 범주로 나누는 이진 분류 모델을 생성하는 기계 학습 알고리즘입니다. 복잡해 보일 수 있지만, 이 글에서는 SVM의 작동 원리와 자연어 처리 분야에서의 관련성을 쉽게 설명해 드리겠습니다. 먼저, SVM이 어떻게 동작하는지 자세히 살펴보겠습니다.
SVM의 작동 원리
간단한 분류 문제를 예시로 들어보겠습니다. 데이터에 x와 y라는 두 가지 특징이 있고, 결과값은 ‘빨간색’ 또는 ‘파란색’으로 분류되는 상황입니다. 이러한 데이터를 시각적으로 표현하면 다음과 같을 수 있습니다.
이러한 데이터가 주어졌을 때, 우리가 해야 할 일은 결정 경계를 만드는 것입니다. 여기서 결정 경계란 데이터 포인트를 두 개의 클래스로 나누는 선을 의미합니다. 아래 그림은 결정 경계가 표시된 동일한 데이터 세트를 보여줍니다.
이 결정 경계를 통해 각 데이터 포인트가 어느 클래스에 속하는지 예측할 수 있습니다. SVM 알고리즘은 이러한 데이터 포인트를 분류하는 데 가장 적합한 결정 경계를 생성합니다.
그렇다면 여기서 ‘가장 적합한’ 결정 경계란 무엇을 의미할까요?
가장 적합한 결정 경계는 ‘서포트 벡터’라는 데이터 포인트로부터 거리를 최대한으로 확보하는 경계를 의미합니다. 서포트 벡터는 각 클래스에서 다른 클래스에 가장 가까운 데이터 포인트를 말합니다. 이 데이터들은 다른 클래스와 매우 가깝기 때문에 잘못 분류될 위험이 가장 큰 요소들입니다.
따라서 서포트 벡터 머신 학습 과정은 서포트 벡터 사이의 마진을 최대화하는 선을 찾는 과정이라고 할 수 있습니다.
또한, 결정 경계는 서포트 벡터의 위치에 따라 결정되며, 다른 데이터 포인트들은 결정 경계에 영향을 미치지 않으므로 학습 시 서포트 벡터만 필요하다는 점을 기억해야 합니다.
이 예시에서 만들어진 결정 경계는 직선입니다. 이는 데이터 세트에 두 가지 특징만 존재하기 때문입니다. 만약 세 가지 특징이 있다면 결정 경계는 선이 아닌 평면이 됩니다. 그리고 네 개 이상의 특징을 가진 데이터의 경우, 결정 경계를 초평면이라고 부릅니다.
비선형적으로 분리 가능한 데이터
앞선 예시에서는 직선으로 구분할 수 있는 매우 간단한 데이터만 고려했습니다. 하지만 아래와 같이 데이터가 분포되어 있는 경우를 생각해 봅시다.
이 경우에는 하나의 직선으로 데이터를 구분하는 것이 불가능합니다. 하지만 z라는 새로운 특징을 만들 수 있습니다. 이 특징은 z = x^2 + y^2 라는 식으로 정의될 수 있습니다. 이렇게 z를 평면에 세 번째 축으로 추가하여 데이터를 3차원으로 만들 수 있습니다.
x축이 수평이고 z축이 수직인 각도에서 3D 플롯을 보면 다음과 같은 그림을 얻을 수 있습니다.
여기서 z 값은 이전 XY 평면에서 각 점이 원점으로부터 얼마나 멀리 떨어져 있는지를 나타냅니다. 결과적으로 원점에 가까운 파란색 점은 z 값이 낮고, 원점에서 멀리 떨어진 빨간색 점은 z 값이 더 높습니다. z 값에 따라 플롯하면 그림에서 볼 수 있듯이 선형 결정 경계로 명확하게 분류할 수 있습니다.
이것이 서포트 벡터 머신에서 사용되는 핵심 아이디어입니다. 일반적으로 데이터 포인트를 더 높은 차원으로 매핑하여 선형 경계로 분리 가능하게 만드는 것이죠. 이러한 역할을 하는 함수를 ‘커널 함수’라고 부릅니다. 시그모이드, 선형, 비선형, RBF 등 다양한 커널 함수가 존재합니다.
SVM은 이러한 특징들을 보다 효율적으로 매핑하기 위해 ‘커널 트릭’이라는 기술을 사용합니다.
기계 학습에서의 SVM
서포트 벡터 머신은 의사 결정 트리, 신경망과 함께 기계 학습에서 자주 사용되는 알고리즘 중 하나입니다. 특히 적은 양의 데이터로도 높은 성능을 보여주기 때문에 선호됩니다. 일반적으로 SVM은 다음과 같은 작업에 사용됩니다.
- 텍스트 분류: 댓글, 리뷰 등의 텍스트 데이터를 하나 이상의 범주로 분류합니다.
- 얼굴 인식: 이미지에서 얼굴을 감지하여 증강 현실 필터 추가와 같은 기능을 구현합니다.
- 이미지 분류: SVM은 다른 접근 방식에 비해 효율적으로 이미지를 분류할 수 있습니다.
텍스트 분류 문제
인터넷은 방대한 양의 텍스트 데이터로 가득 차 있지만, 대부분이 구조화되지 않았거나 레이블이 지정되지 않은 상태입니다. 이러한 데이터를 효과적으로 활용하고 이해하려면 분류 작업이 필요합니다. 텍스트 분류가 사용되는 예시는 다음과 같습니다.
- 트윗을 주제별로 분류하여 사용자가 원하는 정보를 쉽게 찾을 수 있도록 하는 경우.
- 이메일을 소셜, 프로모션, 스팸 등으로 분류하는 경우.
- 게시판에 올라오는 댓글을 혐오적이거나 부적절한 내용으로 분류하는 경우.
SVM이 자연어 분류에 적용되는 방식
서포트 벡터 머신은 특정 주제와 관련된 텍스트와 그렇지 않은 텍스트를 분류하는 데 사용됩니다. 이를 위해 텍스트 데이터를 여러 특징으로 구성된 데이터 세트로 변환하고 표현하는 과정을 거칩니다.
한 가지 방법은 데이터 세트에 있는 모든 단어를 특징으로 만드는 것입니다. 그리고 각 텍스트 데이터에 대해 각 단어가 나타나는 빈도를 기록합니다. 예를 들어 데이터 세트에 고유한 단어가 10,000개 있다면 데이터 세트는 10,000개의 특징을 가지게 됩니다.
또한 각 데이터에 대한 분류 정보도 제공해야 합니다. 이러한 분류 정보는 텍스트로 표현되지만, 대부분의 SVM 구현에서는 숫자 레이블을 필요로 합니다.
따라서 학습 전에 텍스트 레이블을 숫자 레이블로 변환해야 합니다. 데이터 세트가 준비되면 이러한 특징들을 좌표로 사용하여 SVM 모델을 통해 텍스트를 분류할 수 있습니다.
Python에서 SVM 모델 생성하기
Python에서 서포트 벡터 머신(SVM) 모델을 생성하려면 sklearn.svm 라이브러리의 SVC 클래스를 사용할 수 있습니다. 다음은 SVC 클래스를 사용하여 Python에서 SVM 모델을 구축하는 방법의 예입니다.
from sklearn.svm import SVC from sklearn.model_selection import train_test_split # Load the dataset X = ... y = ... # Split the data into training and test sets X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=19) # Create an SVM model model = SVC(kernel="linear") # Train the model on the training data model.fit(X_train, y_train) # Evaluate the model on the test data accuracy = model.score(X_test, y_test) print("Accuracy: ", accuracy)
먼저 sklearn.svm 라이브러리에서 SVC 클래스를 가져옵니다. 그 다음 데이터 세트를 로드하고 학습 및 테스트 세트로 분할합니다.
다음으로 SVC 객체를 생성하고 kernel 매개변수를 ‘linear’로 지정하여 SVM 모델을 생성합니다. 그 후, fit 메소드를 사용하여 학습 데이터로 모델을 학습시키고, score 메소드를 사용하여 테스트 데이터로 모델의 성능을 평가합니다. score 메소드는 모델의 정확도를 반환하여 콘솔에 출력합니다.
또한, SVC 객체에 정규화 강도를 제어하는 C 매개변수, 특정 커널의 계수를 제어하는 gamma 매개변수 등 다양한 매개변수를 지정할 수도 있습니다.
SVM의 장점
다음은 서포트 벡터 머신(SVM)을 사용할 때 얻을 수 있는 몇 가지 장점 목록입니다.
- 효율성: SVM은 특히 데이터 샘플 수가 많을 때 효율적으로 학습할 수 있습니다.
- 노이즈에 강인함: SVM은 다른 분류기에 비해 노이즈에 덜 민감한 최대 마진 분류기를 찾으려고 하기 때문에 학습 데이터의 노이즈에 비교적 강합니다.
- 메모리 효율성: SVM은 주어진 시간에 학습 데이터의 하위 집합만 메모리에 있으면 되므로 다른 알고리즘보다 메모리 효율성이 높습니다.
- 고차원 공간에서 효과적: SVM은 특징 수가 샘플 수를 초과하는 경우에도 여전히 잘 작동할 수 있습니다.
- 다양성: SVM은 분류 및 회귀 작업에 모두 사용할 수 있으며, 선형 및 비선형 데이터를 포함한 다양한 유형의 데이터를 처리할 수 있습니다.
이제 SVM(Support Vector Machine) 학습에 도움이 될 만한 몇 가지 리소스를 살펴보겠습니다.
학습 리소스
서포트 벡터 머신 소개
이 책은 커널 기반 학습 방법에 대한 포괄적이고 점진적인 입문서로, 서포트 벡터 머신 이론에 대한 탄탄한 기반을 제공합니다.
서포트 벡터 머신 응용
첫 번째 책이 서포트 벡터 머신 이론에 초점을 맞춘다면, 이 책은 실제 응용에 중점을 두고 있습니다. 이미지 처리, 패턴 감지 및 컴퓨터 비전 분야에서 SVM이 어떻게 사용되는지 자세히 알아볼 수 있습니다.
서포트 벡터 머신(정보 과학 및 통계)
이 책의 목표는 다양한 응용 분야에서 SVM의 효율성을 뒷받침하는 원칙에 대한 개요를 제공하는 것입니다. 저자는 SVM의 성공에 기여하는 여러 요소를 강조하는데, 여기에는 조정 가능한 매개변수가 적음에도 불구하고 높은 성능을 보여주는 능력, 다양한 유형의 오류와 이상 현상에 대한 저항성, 그리고 다른 방법들에 비해 효율적인 계산 성능 등이 포함됩니다.
커널을 이용한 학습
이 책은 서포트 벡터 머신(SVM) 및 관련 커널 기술을 배우려는 독자들을 위한 입문서입니다. 기계 학습에서 커널 알고리즘을 사용하는 데 필요한 기본적인 수학 및 지식을 제공하도록 설계되었습니다. SVM 및 커널 방법에 대한 철저하면서도 쉽게 이해할 수 있는 소개를 제공하는 것을 목표로 합니다.
Sci-kit Learn을 활용한 서포트 벡터 머신
Coursera 프로젝트 네트워크에서 제공하는 이 온라인 강좌는 인기 있는 기계 학습 라이브러리인 Sci-Kit Learn을 사용하여 SVM 모델을 구현하는 방법을 가르쳐줍니다. 또한, SVM의 이론을 배우고 그 장점과 한계를 파악할 수 있습니다. 초급 수준으로 구성되어 있으며, 약 2.5시간이 소요됩니다.
Python에서의 서포트 벡터 머신: 개념 및 코드
Udemy에서 제공하는 유료 온라인 강좌는 최대 6시간 분량의 비디오 기반 교육을 제공하며, 수료증이 발급됩니다. SVM의 개념과 Python에서 SVM을 구현하는 방법을 상세히 다루며, 실제 비즈니스 응용 사례도 함께 살펴봅니다.
머신 러닝 및 AI: Python에서의 서포트 벡터 머신
이 강좌에서는 이미지 인식, 스팸 탐지, 의료 진단, 회귀 분석 등 다양한 실제 응용 프로그램에서 SVM(서포트 벡터 머신)을 활용하는 방법을 배웁니다. Python 프로그래밍 언어를 사용하여 이러한 응용 프로그램에 대한 ML 모델을 직접 구현할 수 있습니다.
마지막으로
이 글에서는 서포트 벡터 머신 이론에 대한 간략한 개요와 기계 학습 및 자연어 처리 분야에서의 응용 사례를 살펴보았습니다. 또한, scikit-learn을 사용한 구현 방법과 실제 응용 및 이점에 대해서도 논의했습니다.
이 문서는 SVM에 대한 소개에 불과하지만, 추가 리소스를 통해 서포트 벡터 머신에 대해 더 자세히 알아보시는 것을 추천합니다. 다재다능하고 효율적인 SVM은 데이터 과학자 및 ML 엔지니어로서 성장하기 위해 반드시 이해해야 할 중요한 개념입니다.
다음으로, 기계 학습 모델에 대한 다른 정보도 확인해 보세요.