기계 학습의 정의와 종류

기계 학습에 대하여

기계 학습(Machine Learning, ML)은 인공 지능(AI)의 한 분야로, 컴퓨터 시스템이 데이터로부터 패턴을 학습하고 결정을 내리는 능력을 갖추는 기술을 의미합니다. 기계 학습은 데이터로부터 학습하여 일반화된 모델을 생성하고, 이 모델을 사용하여 새로운 데이터에 대한 예측이나 결정을 수행합니다. 기계 학습에는 다양한 알고리즘과 기계가 있으며 오늘은 기계 학습의 주요 종류에 대해 알아보도록 하겠습니다. 

지도 학습 (Supervised Learning)

지도 학습은 입력과 해당하는 출력 간의 매핑을 학습하는 방법입니다. 학습 데이터에는 입력과 정답이 레이블로 제공되어 모델은 주어진 입력에서 적절한 출력을 예측하도록 학습됩니다. 분류(Classification) 및 회귀(Regression) 작업에 사용됩니다.

비지도 학습 (Unsupervised Learning)

비지도 학습은 레이블이 없는 데이터에서 패턴이나 구조를 찾는 방법입니다. 주요 기술로는 군집화(Clustering)와 차원 축소(Dimensionality Reduction)가 있습니다. 데이터의 숨겨진 구조를 발견하거나 데이터를 간소화하는 데 사용됩니다.

• 군집화란?

비슷한 특성이나 패턴을 가진 데이터들을 동일한 그룹 또는 군집으로 묶는 과정을 말합니다. 군집화는 데이터 내의 숨겨진 구조나 패턴을 발견하고, 데이터의 유사성에 기초하여 그룹을 형성하는 데 사용됩니다. 이 과정에서는 데이터 간의 유사성이 최대화되고 군집 내의 데이터는 서로 유사하면서 군집 간의 데이터는 상이하게 만들려고 합니다.

• 차원 축소란?

차원 축소(Dimensionality Reduction)는 고차원의 데이터를 낮은 차원으로 변환하거나 표현하는 과정을 말합니다. 고차원 데이터는 많은 특성을 갖고 있어 계산적인 복잡성과 모델의 과적합 등의 문제를 야기할 수 있습니다. 따라서 차원 축소는 데이터를 보다 간결하게 표현하면서 중요한 정보를 보존하려는 목적으로 사용됩니다.

강화 학습 (Reinforcement Learning)

강화 학습은 에이전트가 환경과 상호작용하며 어떤 행동을 선택할지 학습하는 방법입니다. 행동에 대한 보상이나 페널티를 통해 에이전트는 시간이 지남에 따라 최적의 전략을 학습하게 됩니다.

신경망과 딥러닝 (Neural Networks and Deep Learning)

인공 신경망은 뇌의 동작을 모방하여 패턴 학습을 수행하는 모델입니다. 딥러닝은 이러한 신경망을 여러 층으로 쌓아 복잡한 표현을 학습하게 합니다. 이미지, 음성, 텍스트 등 다양한 데이터 유형에서 높은 성능을 보여주고 있습니다.

자동화된 기계 학습 (Automated Machine Learning, AutoML)

AutoML은 기계 학습 모델의 선택, 특성 엔지니어링, 하이퍼파라미터 최적화 등의 작업을 자동화하는 기술입니다. 비전문가도 쉽게 기계 학습 모델을 개발할 수 있도록 도와줍니다.

확률적 그래픽 모델 (Probabilistic Graphical Models)

확률적 그래픽 모델은 변수 간의 관계를 그래프로 표현하고, 확률적인 방법을 사용하여 변수 간의 의존성을 모델링하는 방법입니다. 베이지안 네트워크와 마르코프 랜덤 필드가 이에 속합니다.

• 베이지안 네트워크란?

확률적인 상호관계를 표현하는데 사용되는 그래픽 모델입니다. 베이지안 네트워크는 확률론적 추론과 통계적 학습에 응용되며, 불확실한 정보와 상호 의존성을 효과적으로 모델링할 수 있습니다.

• 마르코프 랜덤 필드란?

변수들 간의 상호작용을 나타내기 위해 사용되는 확률적인 그래픽 모델을 말합니다. 마르코프 랜덤 필드는 불확실성과 상호 의존성을 표현하는데 유용하며, 이미지 처리, 컴퓨터 비전, 통계 물리학, 자연어 처리 등 다양한 분야에서 활용됩니다.

하이퍼파라미터 최적화 (Hyperparameter Tuning)

하이퍼파라미터는 모델 학습에 사용되는 매개변수로, 최적의 값들을 찾는 것이 중요합니다. 그리드 서치, 랜덤 서치, 베이지안 최적화 등의 방법이 사용됩니다.

• 그리드 서치란?

하이퍼파라미터는 모델 학습 과정에서 수동으로 설정되는 매개변수로, 모델의 성능에 큰 영향을 미칩니다. 그리드 서치는 가능한 모든 하이퍼파라미터 조합에 대해 모델을 훈련하고 교차 검증을 통해 성능을 평가하여 최적의 조합을 찾습니다.

• 랜덤 서치란?

가능한 모든 하이퍼파라미터 조합을 모두 시도하지 않고, 무작위로 선택된 조합을 사용하여 모델을 훈련하고 평가하는 방법을 말합니다.

• 베이지안 최적화란?

함수의 최적값을 찾기 위한 전역 최적화 알고리즘 중 하나로, 특히 복잡하고 노이즈가 있는 목적 함수에 적용됩니다. 베이지안 최적화는 하이퍼파라미터 튜닝, 기계 학습 모델의 성능 향상, 실험 최적화 등 다양한 영역에서 사용됩니다.

 

기계 학습은 빠르게 발전하고 있으며, 의료, 금융, 자율 주행, 언어 처리, 이미지 인식 등 다양한 분야에 적용되고 있습니다. 끊임없는 연구와 혁신을 통해 기계 학습은 다양한 도전과제를 극복하며 인간의 지능과 결합하여 미래의 혁신적인 기술을 제공할 것으로 기대하고 있습니다.