Ⅰ. 머신러닝(Machine Learning)이란?
데이터를 기반으로 패턴을 학습하고, 이를 통해 새로운 데이터에 대해 예측하거나 결정을 내리는 인공지능(AI)의 한 분야입니다. 사람이 직접 프로그래밍하지 않고도 컴퓨터가 경험적 데이터를 이용해 스스로 개선할 수 있도록 합니다.
Ⅱ. 머신러닝 (Machine Learning) 핵심 구성 요소
ⅰ. 데이터(Data)
머신러닝 모델의 학습과 예측의 기초가 되는 원자재입니다.
데이터는 정형(표 구조 데이터) 또는 비정형(이미지, 텍스트 등)일 수 있습니다.
ⅱ. 모델(Model)
데이터의 패턴을 학습하고 예측하는 역할을 합니다.
모델은 특정 알고리즘을 사용하여 설계됩니다.
ⅲ. 알고리즘(Algorithm)
데이터를 학습하기 위한 방법론입니다.
주요 알고리즘에는 지도학습, 비지도학습, 강화학습 등이 있습니다.
ⅳ. 목표(Target)
예측, 분류, 군집화 등 문제를 해결하기 위해 설정된 목적입니다.
ⅴ. 평가(Evaluation)
모델의 성능을 측정하는 과정입니다.
일반적으로 정확도(Accuracy), 정밀도(Precision), 재현율(Recall), F1 점수 등이 사용됩니다.
Ⅲ. 머신러닝 (Machine Learning) 분류
ⅰ. 지도학습(Supervised Learning)
| 지도학습(Supervised Learning) | |||
| 설명 | 입력 데이터(특징)와 출력 데이터(레이블)가 주어진 상태에서 모델을 학습합니다. | ||
| 예시 | 스팸 이메일 분류, 주식 가격 예측 | ||
| 알고리즘 | 선형 회귀, 로지스틱 회귀, 결정 트리, 랜덤 포레스트, SVM 등 | ||
| 알고리즘 | 알고리즘명 | 설명 | 예시 |
| 선형 회귀 (Linear Regression) | 연속적인 숫자 값을 예측하기 위해 입력 변수 간 선형 관계를 학습. | 주택 가격 예측 | |
| 로지스틱 회귀 (Logistic Regression) | 데이터의 이진 분류(예: 스팸/비스팸)를 위한 알고리즘. 출력값이 확률로 나타남. | 이메일 스팸 필터링 | |
| 결정 트리 (Decision Tree) | 데이터의 조건을 따라 분기하며 예측/분류를 수행. 직관적이고 간단한 시각화 가능. | 고객 이탈 예측 | |
| 랜덤 포레스트 (Random Forest) | 여러 결정 트리를 결합한 앙상블 학습으로, 정확도를 높이고 과적합을 방지. | 질병 진단 | |
| 서포트 벡터 머신 (SVM) | 데이터를 고차원 공간으로 변환하여 두 클래스를 최대한 분리하는 초평면을 찾음. | 텍스트 분류 | |
| K-최근접 이웃 (K-Nearest Neighbors, KNN) | 새로운 데이터가 기존 데이터 중 가장 가까운 K개의 이웃과 비슷한지 판단하여 분류. | 추천 시스템 | |
ⅱ. 비지도학습(Unsupervised Learning)
| 비지도학습(Unsupervised Learning) | |||
| 설명 | 출력 데이터(레이블)가 없는 상태에서 데이터의 패턴을 학습합니다 | ||
| 예시 | 고객 세분화, 추천 시스템 | ||
| 알고리즘 | 알고리즘명 | 설명 | 예시 |
| K-평균 군집화 (K-Means Clustering) | 데이터를 K개의 그룹으로 나눔. 각 데이터는 가장 가까운 중심점(Cluster Center)에 속함 | 고객 세분화 | |
| 주성분 분석 (PCA) | 고차원 데이터를 저차원으로 변환해 주요 특징만 남기고 데이터의 구조를 유지. | 차원 축소, 이미지 압축 | |
| DBSCAN | 밀도를 기반으로 클러스터를 생성하고 이상치를 분리. | 이상 탐지 | |
| 연관 규칙 학습 | 데이터 간의 연관성이나 패턴을 발견. 예를 들어 A를 구매하면 B도 구매할 확률이 높은 경우 파악. | 장바구니 분석 | |
ⅲ. 강화학습(Reinforcement Learning)
| 강화학습(Reinforcement Learning) | |||
| 설명 | 에이전트가 환경과 상호작용하며 보상을 극대화하는 방식으로 학습합니다 | ||
| 예시 | 게임 AI, 로봇 제어 | ||
| 알고리즘 | 알고리즘명 | 설명 | 예시 |
| Q-러닝 (Q-Learning) | 상태-행동 쌍을 학습해 최적의 정책을 찾음. | 로봇 제어, 게임 AI | |
| 딥 Q-네트워크(DQN) | Q-러닝에 딥러닝을 결합해 복잡한 문제에서도 효율적으로 학습. | 자율주행, 바둑 AI | |
| 정책 경사법(Policy Gradient) | 행동을 직접적으로 최적화하여 학습 | 실시간 전략 게임 | |
Ⅲ. 머신러닝 (Machine Learning) 프로세스
ⅰ. 데이터 수집(Data Collection)
문제 해결에 필요한 데이터를 수집합니다.
ⅱ. 데이터 전처리(Data Preprocessing)
결측값 처리, 정규화, 데이터 변환 등을 수행합니다.
ⅲ. 특징 추출 및 선택(Feature Engineering)
모델 성능을 높이기 위해 중요한 특징(변수)을 선택하거나 새롭게 만듭니다.
ⅳ. 모델 선택 및 학습(Model Training)
적절한 알고리즘을 선택하고 데이터를 학습시킵니다.
ⅴ. 모델 평가(Model Evaluation)
테스트 데이터를 통해 모델의 성능을 평가합니다.
ⅵ. 모델 배포(Deployment)
실제 환경에서 모델을 사용합니다.
Ⅳ. 머신러닝 (Machine Learning) 주요 활용 분야
ⅰ. 이미지 및 영상 처리
얼굴 인식, 의료 영상 분석, 자율주행차
ⅱ. 자연어 처리(NLP)
언어 번역, 챗봇, 문서 요약
ⅲ. 추천 시스템
전자상거래 추천, 영화/음악 추천
ⅳ. 예측 분석
날씨 예측, 금융 리스크 관리
ⅴ. 의료
질병 예측, 유전자 분석
ⅵ. 게임 및 로보틱스
게임 AI, 산업용 로봇 제어
Ⅴ. 머신러닝과 딥러닝의 차이
| 머신러닝 (Machine Learning) | 딥러닝(Deep Learning) | |
| 정의 및 개념 | 데이터를 바탕으로 알고리즘이 특정 규칙이나 패턴을 학습하여 예측 및 결정을 내리는 기술 사람의 개입이 필요하며, 특징(Feature)을 직접 설계(Feature Engineering)해야 하는 경우가 많음 |
인공신경망(Artificial Neural Network, ANN)을 기반으로 한 머신러닝의 하위 집합. 데이터를 기반으로 계층적인 구조(다층 신경망)를 통해 자동으로 특징을 학습함. |
| 데이터 처리 방식 | 특징을 사람이 정의해야 하며, 단순한 구조의 데이터를 선호함. | 원시 데이터를 입력받아 특징을 자동으로 학습 |
| 데이터 요구량 | 비교적 적은 데이터로도 학습 가능 | 대량의 데이터가 필요 (딥러닝 모델은 데이터 부족시 과적합) |
| 학습 방식 | 지도학습, 비지도학습, 강화학습 등 다양한 방식 적용 | 주로 지도학습과 강화학습, 다층 신경망 사용 |
| 주요 알고리즘 | 선형 회귀, 로지스틱 회귀, SVM, 랜덤 포레스트, K-평균 등 | CNN, RNN, LSTM, GAN, Transformer 등 신경망 기반. |
| 결과 해석 가능성 | 결과를 비교적 쉽게 해석 가능 | 결과 해석이 어려운 블랙박스 형태 |
| 응용 분야 | 간단한 예측, 분류, 균집화 작업 | 이미지 인식, 자연어 처리, 음성 인식 등 복잡한 작업 |