머신러닝(ML)은 다양한 분야에서 그 가치를 꾸준히 입증하며 혁신을 주도하는 기술입니다.
머신러닝은 인공지능(AI)과 딥러닝과 밀접하게 연결되어 있습니다. 기술이 쉼 없이 진화하는 시대에 우리는 미래를 예측하고 머신러닝을 활용하여 기존의 접근 방식을 혁신할 수 있습니다.
더 이상 수작업에만 의존할 필요가 없습니다. 오늘날 대부분의 작업은 자동화되고 있으며, 다양한 작업을 수행하도록 설계된 수많은 머신러닝 알고리즘이 존재합니다. 이러한 알고리즘은 복잡한 문제 해결을 돕고, 업무 시간을 크게 단축시켜 줍니다.
체스 게임, 데이터 자동 완성, 수술 로봇, 최적의 쇼핑 옵션 추천 등 다양한 분야에서 머신러닝이 활용되고 있습니다.
본 글에서는 머신러닝 알고리즘과 모델에 대해 자세히 알아보겠습니다.
머신러닝이란 무엇인가?
머신러닝은 컴퓨터와 같은 기계가 명시적으로 프로그래밍되지 않아도 통계적 모델과 알고리즘을 사용하여 학습하고 적응하는 능력을 개발하는 데 초점을 맞춘 기술입니다.
머신러닝을 통해 기계는 인간과 유사하게 작동할 수 있습니다. 데이터를 활용하고 스스로 개선하며, 소프트웨어 애플리케이션의 예측 정확도를 높이고 다양한 작업을 수행할 수 있게 해주는 일종의 인공지능입니다.
컴퓨팅 기술이 급속도로 발전함에 따라 현재의 머신러닝은 과거와는 비교할 수 없을 정도로 발전했습니다. 머신러닝은 패턴 인식부터 특정 작업을 수행하기 위한 학습 이론까지 다양한 분야에서 그 가치를 입증하고 있습니다.
머신러닝은 이전의 계산에서 학습하여 반복적이고 신뢰할 수 있는 결정과 결과를 도출합니다. 즉, 머신러닝은 새로운 동력을 얻고 있는 과학 분야입니다.
오랫동안 다양한 알고리즘이 사용되었지만, 대량의 데이터에 복잡한 계산을 자동으로 적용하는 능력은 지속적으로 발전해왔습니다.
몇 가지 대표적인 예시는 다음과 같습니다.
- 넷플릭스 및 아마존과 같은 온라인 플랫폼의 개인화된 추천 및 할인
- 자율 주행 자동차 및 구글의 자율 주행 프로젝트
- 사기 감지 시스템 및 문제 해결 방법 제시
이 외에도 수많은 사례가 있습니다.
머신러닝이 필요한 이유는?
머신러닝은 모든 기업이 소프트웨어 애플리케이션에 도입하여 고객 행동, 비즈니스 운영 패턴 등을 파악할 수 있게 해주는 중요한 개념입니다. 또한, 최신 제품 개발을 지원합니다.
구글, 우버, 인스타그램, 아마존과 같은 많은 선도 기업들은 머신러닝을 운영의 핵심 요소로 활용하고 있습니다. 대량의 데이터를 처리하는 산업 분야에서는 머신러닝 모델의 중요성이 더욱 강조됩니다.
조직은 머신러닝 기술을 통해 효율성을 높일 수 있습니다. 금융 서비스, 정부, 의료, 소매, 운송, 석유 및 가스 산업 등 다양한 분야에서 머신러닝 모델을 활용하여 고객에게 더욱 가치 있는 결과를 제공하고 있습니다.
누가 머신러닝을 사용하고 있을까요?
오늘날 머신러닝은 수많은 응용 분야에서 사용되고 있습니다. 가장 잘 알려진 예는 인스타그램, 페이스북, 트위터 등의 추천 엔진입니다.
페이스북은 머신러닝을 사용하여 뉴스피드에서 사용자 경험을 개인화합니다. 사용자가 특정 카테고리의 게시물을 자주 확인하면 추천 엔진은 동일한 카테고리의 게시물을 더 많이 표시하기 시작합니다.
추천 엔진은 사용자의 온라인 행동 패턴을 분석하여 뉴스피드를 조정합니다. 사용자가 선호하는 콘텐츠를 변경하면 뉴스피드도 자동으로 업데이트됩니다.
많은 기업들이 추천 엔진과 유사한 개념을 활용하여 중요한 비즈니스 절차를 효율적으로 수행하고 있습니다. 몇 가지 예시는 다음과 같습니다.
- 고객 관계 관리(CRM) 소프트웨어: 머신러닝 모델을 사용하여 고객 이메일을 분석하고, 영업팀이 가장 중요한 메시지에 우선적으로 응답하도록 지원합니다.
- 비즈니스 인텔리전스(BI): 분석 및 BI 기업들은 머신러닝 기술을 활용하여 필수 데이터 포인트, 패턴 및 이상 현상을 식별합니다.
- 인적 자원 정보 시스템(HRIS): 머신러닝 모델을 사용하여 지원서를 필터링하고, 적합한 후보자를 식별합니다.
- 자율 주행 자동차: 머신러닝 알고리즘을 통해 자동차는 물체를 식별하고 운전자의 행동을 감지하여 사고를 예방합니다.
- 가상 비서: 지도 및 비지도 학습 모델을 결합하여 음성을 해석하고 맥락을 이해하는 스마트 비서입니다.
머신러닝 모델이란 무엇인가?
머신러닝 모델은 특정한 패턴을 파악하고 인식하도록 학습된 컴퓨터 소프트웨어 또는 애플리케이션입니다. 모델은 데이터를 통해 학습하고, 데이터로부터 학습할 수 있도록 알고리즘이 제공됩니다.
예를 들어, 사용자의 표정을 기반으로 감정을 인식하는 애플리케이션을 개발한다고 가정해 보겠습니다. 이를 위해서는 다양한 감정으로 표시된 얼굴 이미지를 모델에 제공하여 학습시켜야 합니다. 학습된 모델을 통해 애플리케이션은 사용자의 감정을 쉽게 파악할 수 있습니다.
간단히 말해서, 머신러닝 모델은 프로세스를 단순화하여 표현한 것입니다. 이는 소비자에게 결정을 내리거나 추천을 제공하는 가장 효율적인 방법입니다. 모델은 근사값을 사용하여 작동합니다.
예를 들어 지구본을 그릴 때 우리는 구의 형태를 가정합니다. 하지만 실제 지구는 완벽한 구형이 아닙니다. 이처럼 머신러닝 모델도 실제를 근사적으로 표현합니다.
다양한 머신러닝 모델과 알고리즘을 자세히 살펴보겠습니다.
머신러닝 모델의 유형
모든 머신러닝 모델은 지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습으로 분류할 수 있습니다. 지도 학습과 비지도 학습은 각각 추가적인 하위 범주로 나눌 수 있습니다. 각 유형에 대해 자세히 알아보겠습니다.
#1. 지도 학습
지도 학습은 입력 데이터를 출력 데이터에 매핑하는 기본 함수를 학습하는 머신러닝 모델입니다. 예를 들어 데이터 세트에 나이와 키라는 두 가지 변수가 있다고 가정해 보겠습니다. 여기서 나이는 입력으로, 키는 출력으로 사용할 수 있습니다.
지도 학습 모델을 사용하면 나이를 기반으로 키를 쉽게 예측할 수 있습니다. 이 모델을 더 자세히 이해하려면 하위 범주를 살펴보아야 합니다.
#2. 분류
분류는 주어진 입력 데이터에 대한 레이블을 예측하는 머신러닝 분야에서 널리 사용되는 예측 모델링 작업입니다. 모델은 다양한 입력 및 출력 인스턴스를 포함하는 학습 데이터 세트를 통해 학습합니다.
학습 데이터 세트는 입력 데이터를 지정된 클래스 레이블에 매핑하는 방법을 학습하는 데 사용됩니다. 학습 데이터 세트는 수많은 출력 샘플을 포함하는 문제를 나타냅니다.
분류는 스팸 필터링, 문서 검색, 필기 문자 인식, 사기 탐지, 언어 식별 및 감정 분석에 사용됩니다. 이 경우 출력은 불연속적입니다.
#3. 회귀
회귀 모델에서 출력은 항상 연속적입니다. 회귀 분석은 독립적인 변수와 종속적인 변수 간의 관계를 모델링하는 통계적 방법입니다.
회귀 분석을 통해 다른 독립 변수가 일정하게 유지될 때 독립 변수에 따른 종속 변수의 변화를 파악할 수 있습니다. 이는 급여, 나이, 온도, 가격과 같은 실제 데이터를 예측하는 데 사용됩니다.
회귀 분석은 데이터 세트에서 예측을 생성하는 “최선의 추정” 방법입니다. 다시 말해, 가장 정확한 값을 얻기 위해 다양한 데이터 포인트를 그래프에 맞추는 과정입니다.
예: 항공권 가격 예측은 회귀 분석의 일반적인 예시입니다.
#4. 비지도 학습
비지도 학습은 레이블이 지정된 결과에 대한 참조 없이 입력 데이터에서 패턴을 찾고 추론을 도출하는 데 사용됩니다. 이 기술은 숨겨진 데이터 그룹 및 패턴을 사람의 개입 없이 발견하는 데 사용됩니다.
데이터의 차이점과 유사점을 찾을 수 있기 때문에 고객 세분화, 탐색적 데이터 분석, 패턴 및 이미지 인식, 교차 판매 전략에 이상적입니다.
비지도 학습은 차원 축소 프로세스를 사용하여 모델의 유한한 기능 수를 줄이는 데에도 사용됩니다. 여기에는 특이값 분해와 주성분 분석의 두 가지 방법이 있습니다.
#5. 클러스터링
클러스터링은 데이터 포인트의 그룹화를 포함하는 비지도 학습 모델입니다. 사기 탐지, 문서 분류 및 고객 세분화에 자주 사용됩니다.
가장 일반적인 클러스터링 알고리즘에는 계층적 클러스터링, 밀도 기반 클러스터링, 평균 이동 클러스터링 및 k-평균 클러스터링이 포함됩니다. 클러스터를 찾는 방법은 다르지만, 목표는 동일합니다.
#6. 차원 축소
차원 축소는 확률 변수의 수를 줄여 핵심 변수들을 얻는 방법입니다. 즉, 특징 집합의 차원을 줄이는 과정을 의미합니다. 차원 축소 모델의 대표적인 알고리즘은 주성분 분석(PCA)입니다.
예측 모델링에서 입력 변수가 많아지면 모델링이 더 어려워집니다. 차원 축소는 일반적으로 데이터 시각화에 사용됩니다.
#7. 강화 학습
강화 학습은 지도 학습과 유사하지만, 학습 데이터 세트를 사용하지 않는다는 점이 다릅니다. 강화 학습 모델은 시행착오를 통해 학습합니다. 성공적인 결과를 통해 모델은 주어진 문제에 대한 최적의 솔루션을 찾습니다. 강화 학습은 게임, 내비게이션, 로봇 공학 등에 주로 활용됩니다.
머신러닝 알고리즘의 유형
#1. 선형 회귀
선형 회귀는 주어진 데이터에 가장 적합한 직선을 찾는 알고리즘입니다. 다중 선형 회귀 및 다항식 회귀와 같은 확장된 형태도 있으며, 각각 데이터에 가장 적합한 평면과 곡선을 찾는 데 사용됩니다.
#2. 로지스틱 회귀
로지스틱 회귀는 선형 회귀와 매우 유사하지만, 유한한 수의 결과(예: 2개)를 얻는 데 사용됩니다. 결과의 확률을 모델링할 때 선형 회귀보다 로지스틱 회귀가 더 적합합니다.
로지스틱 회귀는 출력 변수가 0과 1 사이의 값을 갖도록 로지스틱 방정식을 사용합니다.
#3. 의사 결정 트리
의사 결정 트리는 전략 계획, 머신러닝 및 운영 연구에 널리 사용되는 모델입니다. 의사 결정 트리는 노드로 구성되어 있으며, 노드가 많을수록 더 정확한 결과를 얻을 수 있습니다. 트리의 마지막 노드는 데이터를 기반으로 더 빠른 의사 결정을 내리는 데 도움이 됩니다. 마지막 노드를 리프 노드라고도 합니다.
의사 결정 트리는 구축하기 쉽고 직관적이지만 정확도 측면에서는 부족할 수 있습니다.
#4. 랜덤 포레스트
랜덤 포레스트는 앙상블 학습 기법으로, 여러 개의 의사 결정 트리로 구성됩니다. 각 의사 결정 트리는 실제 데이터의 부트스트랩 데이터 세트를 사용하여 학습되며, 각 단계에서 변수의 하위 집합을 무작위로 선택합니다.
랜덤 포레스트 모델은 모든 의사 결정 트리의 예측을 기반으로 최종 예측을 결정합니다. 이러한 “다수결” 접근 방식은 오류 발생 위험을 줄여줍니다.
예를 들어, 의사 결정 트리 하나가 0을 예측한다고 해서 반드시 결과가 0이 되는 것은 아닙니다. 하지만 4개의 의사 결정 트리를 만들면 최종 결과가 1이 될 수도 있습니다. 이것이 랜덤 포레스트 학습 모델의 강점입니다.
#5. 서포트 벡터 머신 (SVM)
서포트 벡터 머신(SVM)은 복잡하지만 기본적인 수준에서 직관적인 지도 학습 알고리즘입니다. 두 가지 유형의 데이터 또는 클래스가 있는 경우, SVM 알고리즘은 해당 클래스 사이의 경계를 찾고 둘 사이의 마진을 최대화합니다.
클래스를 구분하는 경계는 여러 개가 있을 수 있지만, 클래스 간의 거리를 최대화하는 경계가 가장 적합합니다.
#6. 주성분 분석 (PCA)
주성분 분석(PCA)은 고차원 정보를 저차원 공간에 투영하는 것을 의미합니다. 예를 들어 3차원 정보를 2차원 공간에 투영할 수 있습니다. 이를 통해 데이터의 원래 값을 유지하면서 차원을 줄일 수 있습니다.
PCA는 데이터 세트에 존재하는 여러 변수를 최소한의 변수로 줄이는 데 사용되는 차원 축소 모델입니다. 측정 척도가 동일하고 상관관계가 높은 변수를 함께 그룹화합니다.
PCA 알고리즘의 주요 목표는 새로운 변수 그룹을 만들고 작업에 필요한 접근 권한을 제공하는 것입니다.
예를 들어 PCA는 웰빙, 연구 문화 또는 행동에 대한 설문조사와 같이 많은 질문이나 변수가 포함된 설문조사를 분석하는 데 유용합니다. PCA 모델을 통해 이러한 많은 변수를 보다 간결하게 요약할 수 있습니다.
#7. 나이브 베이즈
나이브 베이즈 알고리즘은 데이터 과학에서 많이 사용되며 다양한 산업 분야에서 활용되는 모델입니다. 이 알고리즘은 베이즈 정리를 기반으로 하며 “P가 주어졌을 때 Q(출력 변수)의 확률은 얼마인가?”와 같은 확률 방정식을 사용합니다.
이것은 현대 기술 시대에 사용되는 기본적인 수학적 원리입니다.
회귀 분석 섹션에서 언급한 의사 결정 트리, 신경망, 랜덤 포레스트와 같은 일부 모델도 분류 모델에 속합니다. 분류 모델과 회귀 모델의 차이점은 출력 변수가 연속적인지 불연속적인지에 따라 달라집니다.
#8. 신경망
신경망은 산업 분야에서 가장 많이 사용되는 모델 중 하나입니다. 신경망은 다양한 수학 방정식의 네트워크로 구성되어 있습니다. 하나 이상의 변수를 입력으로 받아 방정식 네트워크를 통해 처리한 후 하나 이상의 출력 변수를 반환합니다.
즉, 신경망은 입력 벡터를 출력 벡터로 변환합니다. 이는 수학의 행렬과 유사합니다. 입력 및 출력 레이어 사이에는 선형 및 활성화 함수를 나타내는 은닉 레이어가 존재합니다.
#9. K-최근접 이웃 (KNN) 알고리즘
KNN 알고리즘은 분류 및 회귀 문제 모두에 사용됩니다. 분류 문제 해결에 특히 유용하며, 사용 가능한 모든 사례를 저장하고 k개의 가장 가까운 이웃의 투표를 통해 새로운 사례를 분류합니다. 거리 함수는 가장 가까운 이웃을 찾기 위한 측정을 수행합니다.
예를 들어 어떤 사람에 대한 데이터를 원한다면 친구나 동료와 같이 그 사람과 가장 가까운 사람들과 대화해야 합니다. KNN 알고리즘은 이와 비슷한 방식으로 작동합니다.
KNN 알고리즘을 선택하기 전에 세 가지 사항을 고려해야 합니다.
- 데이터를 전처리해야 합니다.
- 변수를 정규화해야 합니다. 그렇지 않으면 변수 값이 더 높은 변수가 모델을 편향시킬 수 있습니다.
- KNN은 계산 비용이 많이 들 수 있습니다.
#10. K-평균 클러스터링
K-평균 클러스터링은 클러스터링 문제를 해결하기 위한 비지도 학습 모델입니다. 데이터 세트는 여러 클러스터(예: K개)로 분류되며, 각 클러스터 내의 데이터 포인트는 서로 동질적이고 클러스터 간에는 이질적이도록 분류됩니다.
K-평균 클러스터링은 다음과 같은 방식으로 클러스터를 형성합니다.
- 모든 클러스터에 대해 중심이라고 하는 K개의 데이터 포인트를 선택합니다.
- 각 데이터 포인트를 가장 가까운 클러스터 중심에 할당하여 클러스터를 형성합니다.
- 새로운 클러스터 중심을 계산합니다.
- 각 데이터 포인트에 대한 가장 가까운 거리를 다시 계산합니다. 이 과정은 클러스터 중심이 변경되지 않을 때까지 반복됩니다.
결론
머신러닝 모델과 알고리즘은 중요한 프로세스에 필수적입니다. 이러한 알고리즘은 일상생활을 더욱 쉽고 편리하게 만들어주며, 복잡한 프로세스를 단 몇 초 만에 처리할 수 있게 해줍니다.
머신러닝은 오늘날 많은 산업 분야에서 사용하는 강력한 도구이며, 그 수요는 꾸준히 증가하고 있습니다. 앞으로 머신러닝을 통해 더욱 복잡한 문제에 대한 정확한 답을 얻을 수 있는 날이 올 것입니다.