오늘날의 일상생활에서도 사용을 하고 있는 머신러닝, 대표적으로 머신러닝은 구글의 바드나 챗gpt가 있는데요. 이렇게 일상생활 속에 사용하는 머신러닝이란 무엇일까요? 따라서 오늘은 점점 발전하고 있는 머신러닝이란? 모델, 알고리즘, 딥러닝과의 차이점에 대해서 자세하게 알아보겠습니다.
머신러닝이란?
머신러닝(Machine Learning)은 컴퓨터가 데이터에서 패턴을 식별하고 이를 통해 새로운 데이터를 처리하고 예측하는 방법을 배우는 인공지능의 분야 중 하나입니다. 사람이 학습하는 방식과 비슷하게 머신러닝은 컴퓨터가 데이터를 분석하고, 패턴을 식별하고, 이를 사용해 새로운 데이터를 처리하고 예측하는 방법을 배우도록 하는 것이 머신러닝입니다. 머신러닝은 두 가지 유형인 지도 학습과, 비지도 학습으로 나눌 수 있습니다.
머신러닝 알고리즘
1) 지도 학습
지도 학습이란 컴퓨터가 레이블이 지정된 데이터 세트에서 학습하는 프로세스입니다. 레이블은 데이터에 대한 정보이며 일반적으로 숫자 또는 텍스트로 표현이 됩니다. 예를 들자면 이미지 분류를 위한 지도 학습에서 이미지는 동물, 자동차와 같은 레이블로 지정됩니다. 간단하게 설명하자면 지도를 할 수 있으며, 답이 있고 답을 맞히는 것이 학습의 목적인 것입니다. 지도 학습은 다음과 같은 알고리즘이 있습니다.
- 선형 회귀(Linear Regression): 선형회귀는 데이터의 선형 관계를 모델링하는 알고리즘이며, 고개의 구입 금액과 나이의 관계를 모델링하여 고객의 미래 구입 금액을 예측하는 데 사용할 수 있습니다.
- 의사 결정 트리(Decision Tree): 의사 결정 트리는 데이터를 트리 구조로 모델링하는 알고리즘이며, 이지미의 특징을 기반으로 이미지의 범주를 분류하는 데 사용할 수 있습니다.
- 서포트 벡터 머신(SVM): 서포트 벡터 머신은 데이터의 초평면을 모델링하는 알고리즘이며, 이미지를 개, 고양이, 자동차와 같은 범주로 분류하는 데 사용할 수 있습니다.
2) 비지도 학습
비지도 학습은 레이블이 지정되지 않은 데이터 세트에서 컴퓨터가 학습하는 프로세스입니다. 비지도 학습은 데이터 세트의 유사한 패턴을 식별하는 곳에 사용됩니다. 예를 들자면, 군집 분석을 위한 비지도 학습에서 데이터 세트는 유사한 특성을 공유하는 그룹으로 나뉩니다. 비지도 학습은 다음과 같은 알고리즘이 있습니다.
- k-평균(K-means): k-평균은 데이터를 k개의 클러스터로 나누는 알고리즘으로 클러스터는 데이터의 중심에 있는 평균으로 표현됩니다.
- 계측정 군집화(Hierarchical Clustering): 계층적 군집화는 데이터를 계층 구조로 나누는 알고리즘입니다.
- 주성분 분석(PCA): 주성분 분석은 데이터의 차원을 줄여, 핵심 특성을 추출합니다.
3) 강화 학습
강화 학습은 에이전트가 환경과 상호 작용하면서 학습하는 모델입니다. 에이전트는 환경에서 행동을 취하고, 그에 따른 보상을 받습니다. 에이전트는 보상을 최대화하기 위해 행동을 조정시킵니다. 강화 학습 다음과 같은 알고리즘이 있습니다.
- Q-러닝(Q-Learning): Q-러닝은 에이전트가 현재 상태에서 취할 수 있는 모든 행동에 대한 보상의 기대치를 학습합니다.
- 딥 Q 네트워크(Deep Q-Network): 딥 Q 네트워크는 Q-러닝보다 복잡한 환경에서 학습을 할 수 있으며, 신경망을 사용하여 Q-러닝을 개선한 알고리즘입니다.
머신러닝 모델
1) Parametric
Parametric 모델은 모델의 구조가 미리 정해져 있는 모델입니다. 모델의 파라미터 값을 미리 설정하여 학습을 수행하며, 이 모델은 다음과 같은 특징을 가지고 있습니다.
- 모델의 구조가 미리 정해져 있기 때문에, 학습에 필요한 파라미터의 수가 적습니다. 따라서 학습 속도가 빠릅니다.
- 모델의 구조가 데이터의 패턴을 잘 반영하도록 설계되어 있으므로, 예측 성능이 좋습니다.
- 예시) 선형회귀 로지스틱 회귀, 의사결정 트리 등
2) Semi-parametric
Semi parametric 모델은 모델의 구조가 일부만 미리 정해져 있는 모델이며, 모델의 파라미터 값 중 일부는 미리 설정하고, 일부는 학습을 통해 조정합니다. 이 모델은 다음과 같은 특징을 가지고 있습니다.
- parametric 모델과 Non parametric 모델의 장점을 모두 갖추고 있으며, 이 모델은 빠른 학습 속도와 Non parametric 모델의 유연한 학습을 모두 갖추고 있습니다.
- 예시) 랜덤 포레스트, 나이브 베이즈 등
3) Non parametric
Non parametric 모델은 모델의 구조가 전혀 미리 정해져 있지 않은 모델이며, 모델의 파라미터 값은 모두 학습을 통해 조정됩니다. 이 모델의 특징은 다음과 같습니다.
- 데이터의 패턴을 보다 자유롭게 학습할 수 있습니다. 모델의 구조가 데이터의 패턴에 맞게 유연하게 설계되므로, 데이터의 패턴을 보다 자유롭게 학습할 수 있습니다.
- 예시) k-최근접 이웃, 서포트 벡터 머신 등
머신러닝과 딥 러닝 차이점 4가지
머신러닝과 딥러닝은 모두 컴퓨터 데이터에서 패턴을 학습하여 예측이나 의사 결정을 하는 방법에 대한 분야입니다. 우선은 딥 러닝의 정의를 알아보겠습니다.
1) 딥 러닝(Deep Learning)이란?
딥러닝은 인공 신경망을 사용해 데이터에서 패턴을 학습하는 머신러닝의 분야 중 하나입니다. 딥러닝은 신경망의 복잡한 구조를 사용하여 데이터의 복잡한 패턴을 학습할 수 있습니다. 딥러닝은 다음과 같은 특징을 가지고 있습니다.
- 딥러닝은 인공 신경망을 사용하여 데이터에서 패턴을 학습합니다. 인공 신경망은 인간의 뇌를 모델링한 것으로, 뉴런이라는 단위로 구성되어 있습니다.
- 딥러닝은 신경망의 복잡한 구조를 사용해 데이터의 복잡한 패턴을 학습할 수 있으며, 딥러닝은 이미지 분류, 자연어 처리, 음성 인식과 같은 분야에서 활용됩니다.
2) 차이점
머신러닝은 다양한 알고리즘을 사용해 데이터에서 패턴을 학습할 수 있습니다. 하지만 머신러닝 알고리즘은 데이터의 복잡한 패턴을 학습하기 어려운 점이 있습니다. 반면에 딥러닝은 신경망의 복잡한 구조를 사용하여 데이터의 복잡한 패턴을 학습할 수 있으며, 딥러닝은 이미지 분류, 자연어 처리, 음성 인식과 같은 복잡한 분야에서 머신러닝보다 더 효과적으로 사용될 수 있습니다.
마치며
이렇게 머신러닝은 빠르게 발전하는 분야이며 새로운 응용 프로그램이 지속적으로 개발되고 있으며, 머신러닝은 우리의 삶을 더 나은 방향으로 변화시킬 수 있는 가능성을 보여 주고 있습니다. 앞으로도 더욱 발전하여 우리 사회의 좋은 영향을 가져오면 좋겠습니다. 읽어주셔서 감사합니다.