머신 러닝(Machine Learning)이란 무엇인가

머신 러닝의 정의부터 경사 하강법까지, 초보자도 쉽게 이해할 수 있도록 머신 러닝에 대해 알아보겠습니다.

머신 러닝이란 무엇인가?

머신 러닝은 컴퓨터가 스스로 학습하여 문제를 해결하는 알고리즘을 연구하는 분야입니다. 컴퓨터는 데이터를 통해 학습하고, 학습 결과를 바탕으로 예측이나 결정을 내릴 수 있습니다.

머신 러닝의 기본 원리

머신 러닝의 기본 원리는 데이터를 통해 모델을 학습(train)시키고, 그 모델을 통해 새로운 데이터에 대한 결과를 예측(test)하는 것입니다. 이 때 학습 데이터는 입력 데이터와 그에 대한 정답, 즉 레이블로 이루어져 있습니다.

머신 러닝의 종류

머신 러닝은 크게 지도 학습(Supervised Learning), 비지도 학습(Unsupervised Learning), 강화 학습(reinforcement Learning)으로 나눌 수 있습니다. 지도 학습은 레이블이 있는 학습 데이터를 통해 모델을 학습시키는 방법이며, 비지도 학습은 레이블이 없는 데이터를 통해 모델을 학습시키는 방법입니다. 강화 학습은 의사 결정을 위한 최적의 행동을 학습하는 방법입니다.

머신 러닝의 필요성과 응용 분야

머신 러닝은 많은 분야에서 활용되고 있습니다. 이는 머신 러닝이 가지는 다양한 장점과 특성 때문입니다.

머신 러닝의 필요성

머신 러닝은 빅데이터를 다루는 데에 유용하며, 사람이 해결하기 어려운 복잡한 문제를 해결하는 데에도 활용됩니다. 또한, 머신 러닝을 통해 예측 모델을 만들 수 있어, 특정 결과를 예측하는 데에도 활용할 수 있습니다.

머신 러닝의 응용 분야

머신 러닝은 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. 예를 들어, 의료 분야에서는 환자의 건강 상태를 예측하거나, 금융 분야에서는 주가를 예측하는 데에 활용됩니다. 또한, 자율 주행 자동차, 음성 인식, 얼굴 인식 등 다양한 분야에서 활용되고 있습니다.

지도 학습과 비지도 학습의 이해

앞서 머신 러닝의 종류로 3가지를 말씀드렸는데, 그 중에서도 지도 학습과 비지도 학습이 널리 쓰이는 개념입니다. 지도 학습과 비지도 학습은 어떤 데이터를 학습하는지에 따라 구분할 수 있습니다.

지도 학습이란

지도 학습은 레이블이 있는 학습 데이터를 사용하는 학습 방법입니다. 즉, 입력 데이터와 그에 대한 정답, 즉 레이블이 함께 주어지며, 이를 통해 모델을 학습시킵니다. 이렇게 학습된 모델은 새로운 입력 데이터에 대한 예측을 할 수 있습니다.

지도 학습의 사례 – 회귀

회귀(regression)는 연속적인 값을 예측하는 것입니다. 학습한 데이터를 바탕으로 물건의 가격, 학생의 성적 등을 예측할 수 있는 것이죠.

지도 학습의 사례 – 분류

정답이 있는 데이터로 학습을 하기 때문에 이를 바탕으로 분류 작업을 할 수 있습니다. 이 때 결과를 두 가지로 분류하는 경우를 이진 분류(binary classification), 그보다 많은 결과를 분류하는 경우를 다중 분류(multiclass classification)라고 합니다.

비지도 학습이란

비지도 학습은 레이블이 없는 학습 데이터를 사용하는 학습 방법입니다. 즉, 입력 데이터만 주어지며, 이를 통해 데이터의 패턴이나 구조를 찾아내는 것이 목표입니다. 이렇게 찾아낸 패턴이나 구조를 통해 새로운 입력 데이터에 대한 해석을 할 수 있습니다.

비지도 학습의 사례 – 군집

데이터에서 특징을 찾아내 여러 그룹으로 묶는 군집화(clustering)를 할 수 있습니다.

비지도 학습의 사례 – 차원 축소

차원 축소(dimension reduction)는 데이터의 특징을 줄이는 작업입니다. 데이터를 설명하는 여러 특징이 있을 때, 이 데이터를 가장 잘 표현할 수 있는 특징들을 추리는 것이죠.

경사 하강법으로 모델 학습하기

경사 하강법은 대표적인 최적화 알고리즘으로, 머신 러닝에서 모델을 학습시키는 데에 주로 사용됩니다.

경사 하강법의 이해

경사 하강법은 함수의 기울기(경사)를 이용하여 함수의 최솟값을 찾아가는 알고리즘입니다. 머신 러닝에서는 손실 함수의 값을 최소화하는 모델의 파라미터를 찾는 데에 활용됩니다.

여기서 손실 함수라는 새로운 용어가 나오는데요. 머신 러닝의 예측 값과 실제 값의 차이를 오차라고 하고, 이 오차를 정의한 함수를 손실 함수라고 합니다. 머신 러닝은 손실 함수의 값을 최소화하는 방향으로 학습하는데, 이 때 경사 하강법의 개념을 사용할 수 있습니다.

마치며

지금까지 머신 러닝의 필요성과 응용 분야, 지도 학습과 비지도 학습의 차이점, 경사 하강법을 사용한 모델 학습 방법에 대해 알아보았습니다. 머신 러닝은 마케팅을 포함한 많은 분야에서 활용되고 있으며, 그 중요성은 계속해서 증가하고 있습니다. 머신 러닝에 대한 이해를 높이고, 현재 담당하고 계신 업무에서 어떻게 활용할 수 있을지를 고민해보시기 바랍니다.