머신러닝의 ABC, 선형 회귀에서 신경망까지의 7단계 여행

머신러닝은 복잡하게 느껴질 수 있지만, 이 글을 통해 기본부터 고급 기법까지 차근차근 풀어나가 보겠습니다. 각 단계별로 알아봐야 할 핵심 포인트를 집중적으로 다룰 예정입니다.

 

머신러닝이란? | 정의, 유형 및 예제 | SAP Insights

 

머신러닝 7단계

 

 

Content

 

 

 

📘 머신러닝의 기본 개념

머신러닝, 들어본 사람은 많겠지만, 진짜로 뭐 하는 녀석인지 궁금하신 분들도 많을 거예요. 그래서 이 부분에서는 머신러닝이 대체 무엇인지, 왜 요즘 이렇게 핫한 주제인지 간단하게 알려 드릴게요.

 

머신러닝은 사실 이름에서도 알 수 있듯이 '기계(머신)'가 '학습(러닝)'하는 것을 의미해요. 그럼 어떻게 학습을 하는 걸까요?

• 데이터를 보고, 그 안에 숨어있는 패턴이나 규칙을 찾아내는 거예요.
  • 우리가 아기 때부터 사람 얼굴을 수천, 수만 번 봐왔기 때문에 사람 얼굴 사진 속에서 눈, 코, 입을 쉽게 찾을 수 있죠. 머신러닝도 비슷한 원리로, 많은 데이터를 통해 패턴을 찾아냅니다.
• 학습한 패턴을 바탕으로, 새로운 데이터나 상황에 대한 예측이나 분류를 하는 것이죠.
  • 머신러닝 모델이 고양이와 강아지 사진을 학습했다면, 새로운 사진이 고양이인지 강아지인지 구분할 수 있게 되는 것입니다.

그리고 요즘 왜 이렇게 뜨거운 주제인지 궁금하실 텐데, 이유는 간단해요. 우리 주변에 있는 스마트폰, 자동차, 심지어는 냉장고까지! 이런 모든 기기들이 데이터를 수집하고, 그 데이터를 통해 더 좋은 서비스나 제품을 제공하기 위해 머신러닝을 활용하고 있거든요. 그래서 머신러닝은 요즘 IT 세계의 중심이라고 불러도 전혀 과언이 아닌 것 같아요.

 

📌 선형 회귀 (1단계)

🔍 선형 회귀의 정의

선형 회귀, 많이 복잡한 이름처럼 들릴 수도 있지만, 사실 엄청 간단해요!

 

선형 회귀는 기본적으로 데이터들 사이의 관계를 가장 잘 나타내는 직선을 찾아내는 방법이에요. 그럼 '왜 직선을 찾을까?'라고 생각할 수 있는데, 이 직선을 통해 우리는 미래의 값을 예측하거나 현재의 상황을 분석하는 데 큰 도움을 받을 수 있거든요.

• 친구와 함께 아이스크림 가게를 운영한다고 생각해 보세요.
  • 매일매일 기록된 온도와 팔린 아이스크림의 개수를 가지고 있어요. 여기서 선형 회귀를 사용하면 온도에 따라 아이스크림이 얼마나 팔릴지 예측할 수 있겠죠? 따뜻한 날은 더 많이 팔리고, 추운 날은 덜 팔릴 것이라는 직관적인 정보를 수학적으로 표현하는 게 선형 회귀랍니다.

그래서 선형 회귀는 '예측'을 위한 가장 기본적이고, 간단하면서도 강력한 도구 중 하나로 알려져 있어요.

 

🌍 실생활에서의 선형 회귀 활용 사례

"그래, 선형 회귀는 알겠는데, 이걸 진짜로 어디에 쓰나?"라고 생각하실 수 있어요. 사실, 우리 주변에서는 선형 회귀를 활용한 예시가 굉장히 많아요. 몇 가지만 소개해 드릴게요!

• 부동산 가격 예측
  • 집의 크기, 방의 개수, 지하철역과의 거리 등의 정보를 통해 집의 가격을 예측하는 데에 선형 회귀가 사용되죠. "이 지역에서는 방 하나당 얼마씩 집 값이 올라간다" 같은 정보를 얻을 수 있어요.
• 광고 효과 분석
  • TV나 인터넷 광고에 투자한 비용 대비, 얼마나 많은 사람들이 제품을 구매했는지 알아보기 위해 선형 회귀를 활용하기도 해요.
• 건강진단
  • 사람의 나이, 식습관, 운동 빈도 등의 정보를 토대로 특정 질병에 걸릴 확률을 예측하는 데 선형 회귀가 도움을 줘요.

이렇게 보니 선형 회귀가 실생활에서 얼마나 유용하게 쓰이는지 알 수 있죠? 사실, 더 다양한 분야에서 활용되고 있어요.

 

📌 로지스틱 회귀 (2단계)

🔍 로지스틱 회귀의 정의

"로지스틱 회귀"라는 이름을 듣고, "아, 또 회귀니? 선형 회귀하고 비슷한가 보지?"라고 생각하셨죠? 사실 이름은 비슷하지만, 쓰이는 곳이나 방식이 좀 다르답니다!

 

로지스틱 회귀는 결과가 '예' 또는 '아니요', '0' 또는 '1', '성공' 또는 '실패'처럼 두 가지 중 하나로 나오는 경우에 주로 사용해요. 말 그대로 '분류' 문제를 다루는 데 유용한 도구랍니다.

• 선형 회귀는 "이 집의 가격은 얼마일까?"처럼 연속적인 값을 예측할 때 사용하는 반면,
  • 로지스틱 회귀는 "이 이메일은 스팸일까 아닐까?"처럼 두 가지 선택 중 하나를 해야 할 때 사용해요.

 

🚀 분류 문제에서의 로지스틱 회귀 활용

로지스틱 회귀가 어떻게 실생활에서 쓰이는지 궁금하신가요? 아래에 몇 가지 예시를 준비해 봤어요!

• 스팸 메일 필터링
  • 이메일이 스팸인지 아닌지를 판별하기 위해 로지스틱 회귀를 사용해요. 이메일 내용, 보낸 사람, 제목 등의 정보를 바탕으로 "스팸" 또는 "스팸 아님"으로 분류합니다.
• 신용카드 사기 탐지
  • 고객의 거래 내역, 거래 시간, 거래 금액 등의 정보를 기반으로, 해당 거래가 정상인지, 아니면 사기인지를 판단하기 위해 로지스틱 회귀를 활용해요.
• 의료 진단
  • 환자의 여러 가지 건강 지표들을 바탕으로 특정 질병에 걸렸는지 안 걸렸는지를 판별할 때도 로지스틱 회귀를 사용합니다.

로지스틱 회귀는 이처럼 '둘 중 하나'를 결정해야 할 때 엄청 유용하게 쓰이는 도구예요. 분명한 기준이 없는 문제에서도 데이터와 알고리즘의 힘으로 정확한 분류를 할 수 있게 도와줘서, 많은 분야에서 사랑받고 있답니다!

 

아, 그리고 참고로 "로지스틱"이란 단어는 여기서 사용하는 'S' 모양의 특별한 함수 이름에서 나왔어요. 이 함수 때문에 결과값이 0과 1 사이로 나오게 되는 거예요. 깊게 알아보고 싶으신 분들은 로지스틱 함수에 대해서도 한 번 검색해 보세요!

 

📌 결정 트리 (3단계)

🔍 결정 트리의 기본 구조

결정 트리, 이름에서 알 수 있듯이 '트리' 모양의 구조를 갖고 있어요. 그냥 생각하면, 가족 나무처럼 생긴 그래프라고 생각하시면 됩니다. 이런 트리 구조를 사용해서 데이터를 분류하거나 예측 값을 내는 데 사용되죠.

• 루트 노드:
  • 트리의 최상단에 위치하고, 처음 데이터 분할이 시작되는 곳이에요.
• 내부 노드:
  • 루트 노드 아래에 위치하며, 특정 기준(예: "나이가 30살 이하인가?")에 따라 데이터를 또 분할해요.
• 잎 노드 (리프 노드):
  • 트리의 최하단에 위치하며, 여기서 최종 결정이 내려지는 곳이에요. 예를 들면, "이 사람은 대출을 상환할 수 있을까?" 같은 최종 분류 결과가 여기에 나타나게 됩니다.

그럼 어떻게 결정 트리가 이런 분류나 예측을 잘할 수 있을까요? 간단하게 말하자면, 데이터의 특성과 그에 따른 결과를 가장 잘 나눌 수 있는 질문을 반복적으로 던져서 트리를 만드는 것이죠.

 

⚠️ 과적합과 가지치기

"과적합"은 머신러닝에서 굉장히 중요한 개념이에요. 간단하게 말하자면, 모델이 학습 데이터에 너무 잘 맞춰져서, 새로운 데이터에는 잘 동작하지 않는 상황을 말해요. 결정 트리에서도 이런 과적합 문제가 생길 수 있습니다.

• 예를 들어
  • 학습 데이터에 있는 모든 작은 특징들까지 완벽하게 학습한 결정 트리는 실제 세상에서는 그렇게 좋은 성능을 내지 못할 수 있어요. 왜냐하면 그 작은 특징들은 학습 데이터에만 있는 특수한 경우일 수 있거든요.

그래서 "가지치기"라는 기법을 사용해요. 이름 그대로, 트리의 일부 가지를 잘라내는 것이죠. 너무 복잡한 트리를 좀 더 단순하게 만들어주면, 새로운 데이터에도 잘 동작하는 모델을 만들 수 있어요.

• 기억하자
  • 복잡한 모델이 항상 좋은 모델은 아니에요. 때로는 단순한 것이 더 나을 수 있습니다!

그래서 결정 트리를 만들 때는, 과적합을 피하기 위해 가지치기 같은 기법을 꼭 고려해야 합니다. 이렇게 하면, 트리가 학습 데이터뿐만 아니라 실제 세상에서도 잘 동작할 수 있게 됩니다!

 

📌 랜덤 포레스트 (4단계)

🔍 앙상블 기법의 원리

앙상블 기법이 뭔가요? 직역하면 '합주'인데요, 머신러닝에서는 여러 모델을 조합해서 한 팀처럼 동작하게 하는 방법을 말해요. 이해를 돕기 위해 예시로 설명드릴게요.

• 생각해보세요
  • 여러 명의 전문가들이 한 질문에 대해 의견을 내놓는 상황을 생각해 보세요. 각 전문가는 자신만의 지식과 경험을 바탕으로 의견을 제시하겠죠? 이렇게 여러 의견을 종합하면 한 사람의 의견보다 더 나은 결정을 내릴 수 있을 것입니다.

앙상블 기법도 마찬가지로, 여러 개의 약한 학습기(예: 정확도가 그저 그런 모델)를 조합하여 한 개의 강한 학습기(정확도가 높은 모델)를 만드는 원리예요.

 

💡 랜덤 포레스트의 장점 및 한계

랜덤 포레스트는 앙상블 기법 중에서도 많은 사랑을 받는 기법 중 하나예요. 이유는 뭐냐면, 꽤나 괜찮은 성능을 내면서도 사용하기가 상당히 편하거든요. 그런데 당연히 장점만 있을 수는 없죠. 장단점을 한번 살펴봅시다.

• 장점
  • 안정적 성능 : 개별 트리들의 예측을 평균 내므로 오버피팅(과적합)을 방지해 줘요.
  • 변수 중요도 평가 : 어떤 특성이 중요한지 쉽게 파악할 수 있어요.
  • 피처 스케일링 불필요 : 대부분의 머신러닝 알고리즘은 입력 데이터의 스케일링이 중요한데, 랜덤 포레스트는 그렇지 않아요.
• 한계
  • 해석이 어려움 : 개별 결정 트리는 이해하기 쉬운 편이지만, 수백, 수천 개의 트리로 구성된 랜덤 포레스트는 해석하기 어려워져요.
  • 실시간 예측에는 한계 : 트리가 여러 개라 예측 시간이 길어질 수 있어요.
  • 데이터의 노이즈에 민감 : 아주 노이즈가 많은 데이터에서는 오버피팅의 위험이 있어요.

결론적으로 랜덤 포레스트는 여러 문제에 대해 꽤나 안정적인 성능을 보이는 모델이지만, 항상 사용하기 좋은 것은 아니에요. 상황과 데이터에 따라 적절한 모델을 선택하는 것이 중요합니다!

 

📌 서포트 벡터 머신 (5단계)

🔍 서포트 벡터와 최대 마진의 원리

서포트 벡터 머신(SVM)이란 걸 들어보셨나요? 흔히 "서포트 벡터"라는 단어와 함께 나오는데, 이게 무슨 뜻인지 알아볼까요?

• 서포트 벡터란?
  • 데이터 포인트들 중에서 결정 경계(분류를 결정하는 경계선)를 정의하는데 가장 중요한 몇몇 포인트들을 말해요. 이 포인트들이 마치 경계선을 '지탱'하는 기둥처럼 작용하죠.
• 최대 마진의 원리?
  • SVM은 서포트 벡터들 사이의 거리(즉, 마진)를 최대화하는 결정 경계를 찾아요. 그렇게 하면 일반화 성능이 좋아진다는 생각에서예요. 마치 어떤 테이프를 끌어당기면서 둘 사이의 공간을 최대한 넓게 만드는 것처럼 상상하시면 돼요.

간단하게 말하자면, SVM은 '서포트 벡터'라는 특정 데이터 포인트들을 사용해서 "가장 안정적인" 경계선을 찾는 방법이에요!

 

🌀 커널 트릭의 이해

커널 트릭! 이거 들어보셨을 것 같은데요, SVM에서 정말 중요한 개념이에요. 근데 이게 뭐냐고요?

• 데이터가 복잡해서 우리가 보기에는 선으로 잘 분류되지 않을 때, 그 데이터를 높은 차원으로 옮겨서 선형적으로 잘 분류될 수 있게 만드는 기법이에요.

예를 들어 평면 위의 데이터를 선으로 분류할 수 없다고 생각해 봅시다. 근데 이 데이터를 공간으로 옮기면, 아주 잘 분류가 될 수 있어요. 문제는, 데이터를 높은 차원으로 옮기는 것은 계산량이 엄청나게 많아진다는 거죠. 그래서 여기서 커널 트릭이 등장하는데, 실제로 데이터를 높은 차원으로 옮기지 않으면서 그 효과를 얻게 해주는 수학적인 기법이에요!

 

마치 마술처럼, 데이터를 공간으로 옮기는 복잡한 계산 없이, 그 효과만 가져오는 거죠. 이 커널 트릭 덕분에 SVM은 복잡한 데이터도 잘 분류할 수 있게 된답니다!

 

📌 군집화 기법 (6단계)

🔍 K-평균 클러스터링

K-평균 클러스터링은 뭐냐고요? 이게 바로 그룹을 만드는 데 아주 유용한 방법인데요.

• 이 방법의 핵심은 무엇일까요?
  • 데이터 포인트들을 'K'개의 그룹으로 나누는 거예요. 어떻게 나눈다고? 시작은 임의로 중심점을 정하고, 각 데이터 포인트를 가장 가까운 중심점의 그룹에 넣는 방식이에요.
• 그리고 나서?
  • 각 그룹의 중심점을 다시 계산하고, 데이터 포인트들을 다시 그룹에 넣어요. 이걸 중심점이 변하지 않을 때까지 계속 반복해요!

간단히 말하면, K-평균은 데이터 포인트들을 K개의 그룹으로 나누는 방법이라고 보면 돼요. 그룹의 수 'K'는 우리가 직접 정해줘야 해서, 좀 머리 아플 수도 있어요.

 

🌲 계층적 클러스터링

계층적 클러스터링이라니, 이름부터 꽤나 어려워 보이죠? 근데, 이해하면 꽤 재밌는 방법이에요.

• 계층적 클러스터링의 핵심은 뭐예요?
  • 데이터 포인트 각각을 하나의 그룹으로 보고 시작해요. 그리고 가장 비슷한 그룹 두 개를 합쳐서 하나의 그룹으로 만들어요. 이 과정을 모든 데이터가 하나의 그룹이 될 때까지 반복하는 거죠!
• 그럼 이걸 어떻게 활용하나요?
  • 그룹핑의 결과를 '덴드로그램'이라는 나무 모양의 그림으로 표현해요. 이 그림을 보면 어떤 데이터 포인트가 언제, 어떤 그룹과 합쳐졌는지 한눈에 알 수 있어서 굉장히 직관적이에요!

그러니까 K-평균이 그룹의 수를 미리 정하고 시작한다면, 계층적 클러스터링은 모든 데이터를 서서히 합쳐 나가면서 그룹핑을 하는 방식이랍니다!

 

📌 신경망과 딥러닝 (7단계)

🔍 인공 신경망의 구조

인공 신경망에 대해 들어본 적 있나요? 이름만 들어도 고급스럽고 어려워 보이죠? 그런데 사실, 그 기본 아이디어는 우리 뇌에 있는 신경 세포, 즉 뉴런에서 착안한 거예요.

• 먼저, 뉴런이 뭐죠?
  • 뉴런은 정보를 전달하는 역할을 하는 우리 뇌의 기본 단위예요. 여러 입력을 받아서 그것들을 처리한 후 출력을 내놓죠.
• 그래서 인공 신경망은?
  • 인공 신경망도 이와 비슷하게 동작해요. 여러 입력을 받아 '노드'라는 것에서 처리하고, 그 결과를 출력으로 내놓는 거죠. 이러한 노드들이 모여서 층을 이루는데 입력층, 은닉층, 출력층으로 구성되어 있어요.

간단히 말해서, 인공 신경망은 우리 뇌의 작동 원리를 모방해서 만든 알고리즘이라고 생각하면 돼요!

 

🚀 심층 학습의 원리 및 활용

심층 학습, 혹은 딥러닝이란 말을 들어보셨나요? 이게 바로 최근 머신러닝 분야에서 큰 주목을 받는 분야 중 하나예요.

• 심층 학습의 핵심은 뭐예요?
  • 기본적으로는 인공 신경망의 확장판이라고 볼 수 있어요. 그런데 층이 많아져서 '깊은' 네트워크를 사용하는 거죠. 이런 깊은 구조 덕분에 복잡한 문제도 해결할 수 있게 돼요.
• 그래서 심층 학습을 어디에 활용하나요?
  • 이미지 인식, 음성 인식, 자연어 처리 등 다양한 분야에서 활용되고 있어요. 사실, 스마트폰에서 얼굴을 인식해서 화면이 켜지거나, 음성 비서가 말을 알아듣는 것도 심층 학습 덕분이죠!

결론적으로 심층 학습은 인공 신경망을 더욱 발전시켜 복잡하고 어려운 문제에도 유용하게 적용할 수 있게 만든 기술이랍니다!

 

🔮 머신러닝의 미래와 현재의 도전 과제

📈 변화하는 머신러닝 트렌드

머신러닝 분야는 정말 빠르게 변하고 있어요. 한때는 그저 데이터를 분석하는 도구일 뿐이었는데, 지금은 사회 전반에 걸쳐 다양한 영역에서 활용되고 있죠.

• 그래서 최근 트렌드는 뭐가 있을까요?
  • 첫 번째로, 전이 학습(Transfer Learning)이에요. 기존에 학습한 모델을 새로운 문제에 재활용하는 방식이죠. 이로 인해 학습 시간이 줄고, 더 적은 데이터로도 좋은 성능을 낼 수 있어요.
  • 두 번째로는 강화 학습(Reinforcement Learning). 게임부터 로봇 제어까지, 다양한 분야에서 성공적인 결과를 내고 있어요. 아이디어는 간단해요. 시행착오를 통해 더 좋은 성능을 내는 방향으로 모델을 계속 업데이트하는 거죠.
  • 마지막으로, 페더레이티드 러닝(Federated Learning). 데이터를 중앙에서 처리하는 대신, 사용자의 기기에서 직접 학습하는 방식이에요. 이렇게 되면 데이터 보안 문제도 해결되고, 중앙 서버의 부하도 줄일 수 있죠.

 

🚧 연구 및 개발의 주요 방향성

머신러닝 연구는 어디로 가고 있을까요? 단순히 알고리즘을 발전시키는 것만이 전부는 아니에요.

• 첫 번째로, 인터프리터빌리티(Interpretability)에 대한 관심이 커지고 있어요. 모델이 예측을 내리는 이유를 설명할 수 있어야, 실제 사람들이 더 잘 신뢰하고 활용할 수 있겠죠.
• 두 번째로는 생태계 구축이에요. 개발 도구, 데이터 관리, 서비스화 등 다양한 부분에서 머신러닝을 보다 쉽게 접근하고 활용할 수 있도록 하는 플랫폼이나 라이브러리의 중요성이 강조되고 있죠.
• 마지막으로, 에지 컴퓨팅(Edge Computing)과의 결합. 클라우드가 아닌, 실제 사용자의 기기에서 머신러닝 모델을 실행하는 연구도 활발히 진행되고 있어요. 이렇게 되면 응답 시간을 단축시키고, 인터넷 연결에 의존하지 않아도 될 것이죠.

 

📝 결론

우리가 지금까지 살펴본 '머신러닝의 ABC'는 정말 광대한 분야의 일부분일 뿐이에요. 그렇지만 이 7단계 여행을 통해서 기본적인 내용은 어느 정도 파악했을 거라고 생각해요.

• 7단계 여행의 핵심 요약
  • 처음엔 단순한 선형 회귀부터 시작해서 복잡한 신경망까지, 머신러닝의 다양한 얼굴을 간략하게나마 만나보았죠.
  • 각 기법마다 그 특징과 장단점, 그리고 실제 활용 사례를 통해 어떻게 우리 일상에 적용되고 있는지도 살펴봤어요.
• 머신러닝의 무한한 가능성
  • 머신러닝은 여전히 발전 중인 분야예요. 우리가 지금 알고 있는 것보다 훨씬 더 많은 가능성이 숨어있어요.
  • 미래에는 더욱 개인화된 추천, 진단, 예측 등 다양한 분야에서 더욱 똑똑해진 머신러닝 알고리즘을 만날 수 있을 거예요.

아마도 이 글을 읽는 동안 "와, 이런 것도 가능한구나!" 혹은 "이거 나중에 써먹을 수 있을 것 같은데?"라는 생각이 들었을 거예요. 그렇다면 이번 7단계 여행의 목적이 달성된 것이죠. 계속해서 머신러닝에 대한 호기심을 가져보세요. 아무래도 이 분야는 앞으로 우리 일상에서 더욱 중요한 역할을 할 것 같아요!

 

❓ 자주 묻는 질문

Q1. 머신러닝과 딥러닝의 차이점은 뭐예요?
머신러닝은 컴퓨터가 데이터를 바탕으로 학습하여 예측하거나 분류하는 기술을 말해요. 딥러닝은 머신러닝의 한 부분으로, 인간의 뇌에 있는 신경망을 모방한 인공 신경망을 사용하는 방법이에요.

 

Q2. 머신러닝을 배우기 시작하려면 어떤 언어부터 시작하면 좋아요?
Python이 가장 인기가 있고, 많은 라이브러리와 리소스가 있어서 초보자에게 추천드려요. 그다음으로는 R, Java, C++도 괜찮아요.

 

Q3. 머신러닝 모델을 훈련시킬 때 오래 걸리는 이유는 뭐예요?
모델을 훈련시키는 데 걸리는 시간은 데이터의 크기, 복잡도, 사용하는 알고리즘, 컴퓨터의 성능 등 다양한 요인에 따라 달라져요.

 

Q4. 과적합(overfitting)이 뭔가요?
모델이 훈련 데이터에 너무 잘 맞춰져 있어, 새로운 데이터에는 잘 동작하지 않는 상황을 말해요. 즉, 너무 복잡한 모델을 만들어 훈련 데이터의 노이즈까지 학습하는 경우 발생해요.

 

Q5. 머신러닝과 인공지능의 관계는 어떻게 돼요?
인공지능은 기계가 인간처럼 생각하고 행동하는 능력을 갖춘 기술을 말하며, 머신러닝은 이 인공지능을 구현하는 방법 중 하나예요. 즉, 머신러닝은 인공지능의 하위 분야라고 볼 수 있어요.

 

 

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