머신 러닝이란?

머신 러닝(machine learning)은 기계가 학습을 통해 데이터를 분석하고, 스스로 판단할 수 있는 능력을 가진 인공지능 기술입니다. 인공지능의 분야 중에서 가장 빠르게 성장하고 있는 머신 러닝은 다양한 분야에서 적용되고 있으며, 우리의 삶을 크게 변화시키고 있습니다.

머신 러닝의 분류

머신 러닝은 크게 지도학습(supervised learning), 비지도학습(unsupervised learning), 강화학습(reinforcement learning)으로 분류됩니다.

지도학습

지도학습은 미리 정해진 입력값과 출력값이 있는 데이터를 이용해 모델을 학습시키는 방법입니다. 이러한 방법은 분류(classification) 및 회귀(regression) 문제에 적용됩니다. 분류 문제는 입력값이 어떤 카테고리인지를 예측하는 문제이고, 회귀 문제는 입력값과 출력값 사이의 상관관계를 예측하는 문제입니다. 지도학습은 특정한 목적을 가진 문제에서 높은 예측 성능을 보이며, 최근 딥러닝이 머신 러닝의 성능을 크게 향상시켰습니다.

비지도학습

비지도학습은 입력값에 대한 출력값이 정의되어 있지 않은 데이터를 이용해 모델을 학습시키는 방법입니다. 이러한 방법은 군집(cluster) 분석, 차원 축소(dimensionality reduction), 밀도 추정(density estimation) 등 여러 기술들이 존재합니다. 비지도학습은 입력값의 패턴을 발견해내는 것이 목적이며, 최근 딥러닝 기술의 발전으로 더욱 강력한 성능을 보여줍니다.

강화학습

강화학습은 에이전트(agent)가 특정한 환경(environment)에서 일련의 행동을 수행하고 그에 따른 보상(reward)을 받아 이를 최대화하는 방향으로 학습하는 방법입니다. 이러한 방법은 게임, 로봇 제어, 자율 주행 등 여러 분야에서 적용되며, 최근 AlphaGo의 승리 등으로 머신 러닝 분야에서 큰 주목을 받게 되었습니다.

머신 러닝의 주요 알고리즘

머신 러닝에서는 여러 가지 알고리즘이 존재하며, 어떤 알고리즘을 사용할지는 문제의 종류와 데이터의 특성에 맞게 선택됩니다.

선형회귀

입력값과 출력값 사이의 선형적인 관계를 예측하는 회귀 알고리즘입니다. 예측값이 실수인 경우에 적용되며, 평균제곱오차(MSE) 등을 이용해 학습합니다.

로지스틱 회귀

입력값이 어떤 카테고리에 속하는지를 예측하는 분류 알고리즘입니다. 선형회귀에서 적용되는 방법과 유사하지만, 예측값이 0 또는 1인 이진 분류 문제에 적용됩니다. 로지스틱 함수를 이용해 학습합니다.

SVM

SVM(Support Vector Machine)은 입력값을 머신 러닝에서 사용하기 적절한 형태로 변환한 후, 최대한 경계선과 거리가 멀리 떨어지는 Support Vector를 찾아내는 알고리즘입니다. 분류와 회귀 문제에 모두 적용될 수 있으며, 모델의 일반화 성능이 뛰어나다는 장점이 있습니다.

Decision Tree

트리(Tree) 구조를 이용해 분류 또는 회귀 문제를 해결하는 알고리즘입니다. 데이터를 나무 가지같은 형태로 분할하면서 최적의 분할 지점을 찾아내며, 이러한 구조를 이용해 새로운 데이터를 예측하는 것이 가능합니다.

KNN

K-Nearest Neighbor(KNN)은 입력값을 가장 가까운 이웃들과 비교해 가장 많은 이웃이 속한 카테고리로 분류하는 알고리즘입니다. 매우 간단한 알고리즘이지만, 예측 성능이 떨어지는 단점이 있습니다.

결론

머신 러닝은 인공지능의 분야 중에서 가장 활발히 발전하고 있는 기술입니다. 다양한 분야에서 적용되며, 우리의 삶을 크게 바꿀 것으로 예상됩니다. 이러한 머신 러닝의 분류, 알고리즘 등에 대해 간략하게 살펴보았는데, 자세한 내용은 다음 포스팅에서 계속해서 다루도록 하겠습니다.