본 AI 및 머신러닝 기초과정은 김창옥 교수의 강의를 통해 알고리즘, 데이터, 모델을 기반으로 한 기본 개념을 다룬다.
머신러닝 기술을 통해 컴퓨터에 인간의 학습, 판단, 추론 능력을 부여하는 방법을 배우게 됩니다.
본 과정을 통해 누구나 AI와 머신러닝에 대한 상세한 지식을 습득할 수 있습니다.
아래 기사에서 자세히 알아보도록 하겠습니다.
머신러닝의 개념
머신러닝이란 무엇인가요?
머신러닝은 컴퓨터 알고리즘을 사용하여 데이터로부터 학습하는 기계를 구축하는 분야입니다.
이 학습은 데이터를 사용하여 컴퓨터가 명시적으로 프로그래밍되지 않고 스스로 학습하고 결정을 내릴 수 있도록 합니다.
이렇게 학습된 모델은 새로운 데이터에 대해 예측이나 판단을 할 수 있습니다.
머신러닝의 역사
머신러닝은 1950년대부터 연구되기 시작했으며 처음에는 기계와 컴퓨터의 성능을 향상시키는 데 사용되었습니다.
그러나 2000년대 이후 데이터의 증가와 컴퓨터의 발전으로 머신러닝의 비중이 높아지면서 현재의 상용화 단계에 이르렀다.
기계 학습의 유형
머신러닝은 크게 지도학습, 비지도학습, 강화학습으로 나눌 수 있습니다.
지도학습(Supervised Learning)은 주어진 입력 데이터와 출력 데이터 사이의 관계를 학습하는 방법으로, 대표적인 예로 분류(classification)와 회귀(regression)가 있습니다.
반면, 비지도 학습(Unsupervised Learning)은 출력 데이터 없이 입력 데이터의 패턴이나 구조를 학습하는 방법으로, 대표적인 예로 클러스터링(Clustering), 차원 축소(Dimensionality Reduction) 등이 있다.
마지막으로 강화학습(Reinforcement Learning)은 시행착오를 통해 행동을 학습하는 방법으로 게임이나 로봇 제어 등에 활용된다.
데이터가 중요하다
데이터의 역할
머신러닝 모델은 데이터를 기반으로 학습하고 예측합니다.
따라서 데이터는 머신러닝에서 매우 중요한 역할을 합니다.
데이터는 문제 정의, 모델 성능, 알고리즘 선택 등 여러 측면에서 중요한 역할을 합니다.
데이터 유형
데이터는 크게 정형 데이터, 반정형 데이터, 비정형 데이터로 나눌 수 있습니다.
구조화된 데이터란 엑셀 파일이나 데이터베이스에서 사용되는 것과 같이 테이블 형태로 구조화된 데이터를 의미합니다.
반정형 데이터(semi-structured data)는 정형 데이터와 비정형 데이터의 중간 형태로, XML, JSON 등 특정 형식을 갖는 데이터를 의미합니다.
비정형 데이터란 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 등의 비정형 데이터를 말합니다.
데이터 수집 및 전처리
데이터 수집은 머신러닝 프로젝트의 첫 번째 단계입니다.
데이터는 다양한 장소에서 올 수 있으며 웹 스크래핑, API 호출, 센서 데이터 등 다양한 방법을 통해 수집될 수 있습니다.
수집된 데이터는 전처리를 거쳐야 합니다.
전처리는 데이터를 정리하고 구조화하고 기계 학습 모델에서 사용할 수 있는 형식으로 변환하는 프로세스입니다.
이는 데이터 품질을 향상하고 결과에 대한 신뢰도를 높이는 데 도움이 됩니다.
기계 학습 모델의 기본 개념
머신러닝 모델의 구조
머신러닝 모델은 입력 데이터를 받아 출력 데이터를 생성하는 함수로 표현될 수 있습니다.
이 함수는 학습과정에서 데이터 패턴을 학습하여 최적의 함수를 찾는 과정을 거친다.
기계 학습 모델의 예측 능력은 이 함수의 정확성에 따라 달라집니다.
학습 및 테스트 데이터
기계 학습 모델은 훈련 데이터를 사용하여 학습하고 테스트 데이터를 사용하여 예측 능력을 평가합니다.
이는 모델이 훈련된 데이터에서만 잘 작동하는 과적합을 방지하는 방법입니다.
훈련 데이터와 테스트 데이터는 동일한 분포에서 추출되어야 하며, 일반적으로 전체 데이터의 일부는 훈련 데이터로 사용되고 나머지는 테스트 데이터로 사용됩니다.
모델 평가
기계 학습 모델은 데이터를 일반화하는 능력을 평가해야 합니다.
이를 위해 다양한 모델 평가 지표를 사용합니다.
분류 문제에서는 정확도, 정밀도, 재현율, F1 점수 등이 주로 사용되고, 회귀 문제에서는 MSE(평균제곱오차)나 MAE(평균절대오차)가 주로 사용됩니다.
있을 수있다.
이러한 모델 평가는 모델 성능을 이해하고 개선하기 위한 기반이 됩니다.
결론적으로
머신러닝은 컴퓨터 알고리즘을 사용해 모델을 구축해 데이터로부터 학습하고 예측하는 기술이다.
데이터 수집과 전처리는 머신러닝 프로젝트에서 가장 중요한 단계로, 데이터의 품질과 특성에 따라 모델 성능이 달라집니다.
기계 학습 모델은 학습 데이터를 사용하여 학습하고, 데이터를 테스트하여 예측 능력을 평가합니다.
모델을 평가하는 것은 성능을 이해하고 개선하는 데 있어 중요한 단계입니다.
알아두면 유용한 추가 정보
1. 데이터의 종류와 특성을 이해하고, 적절한 모델과 알고리즘을 선택하는 것이 중요합니다.
2. 데이터 전처리 과정에서는 결측값 처리, 이상치 제거, 특징 스케일링 등 다양한 작업을 수행해야 합니다.
3. 하이퍼파라미터 튜닝을 통해 모델 성능을 최적화할 수 있습니다.
4. 앙상블 기법을 사용하면 다양한 모델의 예측 결과를 결합하여 더 나은 예측 결과를 얻을 수 있습니다.
5. 데이터 양이 많을수록 모델 성능이 향상될 수 있으며, 데이터 품질과 다양성도 중요한 요소입니다.
당신이 놓칠 수 있는 것
기계 학습 모델을 개발하고 평가하는 과정에서는 다양한 세부 사항을 놓치기 쉽습니다.
특히, 데이터 품질과 다양성에 대한 이해, 모델 선정, 평가 지표 등이 놓칠 수 있는 부분이 있습니다.
따라서 머신러닝을 수행할 때 데이터의 품질과 다양성을 고려하여 데이터 전처리를 세심하게 수행해야 하며, 적절한 모델과 평가 지표를 선택하여 성능을 향상시켜야 합니다.