[ML] 머신러닝이란

머신러닝이란?

머신러닝(Machine Learning)은 컴퓨터 시스템에 데이터와 경험을 활용하여 학습하고 지식을 습득하도록 하는 인공 지능(AI)의 한 분야입니다. 머신러닝은 명시적으로 프로그래밍되지 않은 상황에서도 패턴을 식별하고 예측하는 능력을 기계에 부여함으로써 문제를 해결하고 결정을 내릴 수 있는 방법을 개발합니다. 이를 통해 기계는 데이터를 기반으로 스스로 학습하고, 미래의 데이터나 상황에 대한 예측을 수행할 수 있습니다.

머신러닝은 크게 지도학습(Supervised Learning), 비지도학습(Unsupervised Learning), 강화학습(Reinforcement Learning)으로 구분됩니다.

1. 지도학습 (Supervised Learning):
지도학습은 입력 데이터와 해당 데이터에 대한 정답(label)을 함께 제공하여 모델을 학습시키는 방법입니다. 모델은 주어진 데이터와 정답 사이의 패턴과 관계를 학습하고, 새로운 입력 데이터에 대해 정확한 출력 값을 예측하려고 합니다. 예시로는 분류(Classification)와 회귀(Regression)가 있습니다. 분류는 미리 정의된 클래스 레이블 중 하나로 데이터를 할당하는 작업을 말하며, 회귀는 연속적인 숫자 값을 예측하는 작업을 말합니다.

2. 비지도학습 (Unsupervised Learning):
비지도학습은 정답(label) 없이 입력 데이터만을 가지고 모델을 학습시키는 방법입니다. 이 방법은 데이터 내에서의 숨겨진 구조나 패턴을 찾아내는 데 사용됩니다. 주요한 비지도학습 방법으로는 군집화(Clustering)와 차원 축소(Dimensionality Reduction)가 있습니다. 군집화는 데이터를 유사한 특성을 가진 그룹으로 나누는 작업이며, 차원 축소는 데이터의 특성을 유지하면서 데이터의 차원을 줄이는 작업입니다.

3. 강화학습 (Reinforcement Learning):
강화학습은 에이전트가 환경과 상호작용하며 보상을 최대화하는 방법을 학습하는 기법입니다. 에이전트는 특정한 상태에서 어떤 행동을 취하며, 이에 따른 보상이 주어집니다. 목표는 누적된 보상을 최대화하는 정책(policy)을 학습하여 최적의 행동을 결정하는 것입니다. 강화학습은 게임, 자율 주행차, 로봇 제어 등에 활용됩니다.

머신러닝은 다양한 애플리케이션에서 활용되며, 자연어 처리, 음성 인식, 이미지 분석, 금융 예측, 의료 진단 등 다양한 분야에서 혁신적인 결과를 이끌어내고 있습니다.

 

시계열 데이터를 예측하는 방법

시계열 데이터를 예측하는 것은 미래의 값을 예측하기 위해 과거의 데이터 패턴과 관계를 이해하는 작업을 말합니다. 시계열 데이터는 시간 순서대로 기록된 데이터로, 예측하려는 대상이 시간에 따라 변화하는 경우에 주로 사용됩니다. 주식 가격, 기후 데이터, 주가 지수, 판매량 등이 시계열 데이터의 예시입니다. 시계열 데이터 예측을 위한 주요 방법은 다음과 같습니다:

1. **통계적 방법:**
   - **이동평균 (Moving Average):** 과거 데이터 포인트의 평균을 계산하여 노이즈를 줄이고 추세를 파악하는 방법입니다.
   - **지수평활법 (Exponential Smoothing):** 최근 데이터에 더 높은 가중치를 주는 방법으로, 추세와 계절성을 고려하여 예측합니다.
   - **ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average):** 자기회귀와 이동평균을 결합한 모델로, 추세, 계절성, 노이즈를 고려하여 예측합니다.

2. **머신러닝 기법:**
   - **회귀 분석 (Regression):** 과거의 시계열 데이터를 기반으로 특성을 추출하고, 예측하려는 값을 회귀 모델로 예측하는 방법입니다.
   - **시계열 분해 (Time Series Decomposition):** 시계열 데이터를 추세, 계절성, 노이즈로 분해하여 각각을 예측하고 결합하여 전체 시계열을 예측하는 방법입니다.
   - **신경망 모델 (Neural Networks):** RNN (Recurrent Neural Networks), LSTM (Long Short-Term Memory), GRU (Gated Recurrent Units)와 같은 신경망 아키텍처를 사용하여 시계열 데이터의 복잡한 패턴을 학습하고 예측합니다.

3. **딥러닝 기법:**
   - **CNN-LSTM 모델:** 합성곱 신경망 (CNN)과 장단기 메모리 (LSTM)를 결합하여 이미지나 다차원 데이터에서 패턴을 추출하고 시계열 데이터 예측에 활용하는 방법입니다.
   - **트랜스포머 (Transformer):** 자연어 처리 분야에서 주로 사용되지만, 시계열 데이터 예측에도 적용할 수 있는 딥러닝 아키텍처입니다.

시계열 데이터 예측에서 중요한 점은 데이터의 특성을 파악하고, 과거 패턴의 변화나 노이즈를 적절히 처리하는 것입니다. 또한 데이터를 학습, 검증 및 테스트 데이터로 나누어 모델을 평가하고 튜닝하는 과정이 중요합니다. 선택한 방법은 데이터의 성격과 예측하려는 대상에 따라 달라질 수 있으며, 경험과 실험을 통해 최적의 방법을 찾는 것이 중요합니다.

 

시계열 데이터란?

시계열 데이터(Time Series Data)는 시간의 흐름에 따라 기록된 데이터의 순서적인 나열을 의미합니다. 다른 말로는 연속된 시간 간격으로 발생한 데이터 포인트의 시퀀스입니다. 시계열 데이터는 자연적으로 많은 분야에서 발생하며, 경제, 기상, 주식 시장, 판매량, 센서 데이터 등 다양한 분야에서 사용됩니다.

시계열 데이터는 주로 다음과 같은 특징을 갖습니다:

1. **시간 순서:** 데이터 포인트는 시간 순서대로 기록되며, 이전 데이터가 후속 데이터에 영향을 줄 수 있습니다. 시간의 흐름에 따른 패턴과 변화를 분석하고 예측하는 데 중요한 정보를 제공합니다.

2. **계절성과 주기성:** 많은 시계열 데이터는 계절적인 패턴이나 주기적인 변동을 가지고 있습니다. 예를 들어, 일별 판매량이나 연간 기후 변화와 같이 주기성이나 계절성을 갖는 데이터가 있을 수 있습니다.

3. **추세와 노이즈:** 시계열 데이터에는 장기적인 추세와 임시적인 변동이 함께 존재할 수 있습니다. 추세는 시간에 따라 변화하는 기본적인 경향을 의미하며, 노이즈는 예상치 못한 불규칙한 변동을 나타냅니다.

4. **의존성:** 이전 데이터 포인트가 후속 데이터 포인트에 영향을 미칠 수 있어, 데이터 간의 의존성이 존재합니다. 이러한 의존성을 통해 데이터 간의 관계를 파악하고 예측하는 데 활용됩니다.

시계열 데이터 분석의 목표는 데이터 내에 포함된 패턴을 이해하고 예측하여 미래의 값을 예측하는 것입니다. 이를 위해 통계적 모델, 머신러닝 알고리즘, 딥러닝 모델 등 다양한 방법을 활용합니다. 시계열 데이터의 분석은 경제학, 금융, 기상학, 공학, 생물학 등 다양한 분야에서 중요한 역할을 하며, 정확한 예측과 의사 결정에 큰 도움을 줍니다.

 

머신러닝의 분류?

머신러닝의 지도학습(Supervised Learning)은 입력 데이터와 그에 대응하는 정답(label) 데이터를 이용하여 모델을 학습시키는 방법입니다. 학습된 모델은 새로운 입력 데이터에 대해 정확한 출력 값을 예측하거나 분류할 수 있습니다. 지도학습은 주로 분류(Classification)와 회귀(Regression)로 나뉩니다.

1. **분류 (Classification):**
   분류는 입력 데이터를 미리 정의된 클래스 레이블로 분류하는 작업을 말합니다. 모델은 입력 데이터의 특성을 분석하고, 각 클래스에 속할 확률을 추정하여 가장 높은 확률을 갖는 클래스로 분류합니다. 예시로는 이메일 스팸 여부 판단, 이미지 분류, 의료 진단 등이 있습니다.

   - **예시:** 주어진 사진이 고양이, 개, 새 중 어떤 동물인지 분류하기.

2. **회귀 (Regression):**
   회귀는 입력 데이터와 연속적인 출력 값 사이의 관계를 학습하는 작업을 말합니다. 모델은 입력 데이터의 특성을 기반으로 출력 값을 예측하며, 예측값은 수치적으로 연속적인 범위에 속합니다. 예시로는 주택 가격 예측, 판매량 예측 등이 있습니다.

   - **예시:** 집 크기, 위치, 방 개수 등의 특성을 기반으로 집 가격을 예측하기.

지도학습의 일반적인 절차는 다음과 같습니다:

1. **데이터 수집 및 준비:** 학습에 사용될 입력 데이터와 정답 데이터를 수집하고 전처리합니다. 데이터를 특성(feature)과 정답(label)으로 나누고, 필요한 경우 데이터 스케일링, 정규화 등의 전처리를 수행합니다.

2. **모델 선택:** 분류인지 회귀인지에 따라 적합한 모델을 선택합니다. 모델의 선택은 데이터의 특성과 문제에 따라 달라집니다.

3. **모델 학습:** 선택한 모델에 학습 데이터를 입력하고, 모델은 입력 데이터와 정답 데이터 간의 패턴과 관계를 학습합니다. 학습 과정에서 모델의 파라미터가 조정됩니다.

4. **모델 평가:** 학습된 모델을 검증 데이터로 평가하여 모델의 성능을 측정합니다. 분류의 경우 정확도(Accuracy), 정밀도(Precision), 재현율(Recall) 등이 평가 지표로 사용될 수 있습니다. 회귀의 경우 평균 제곱 오차(Mean Squared Error), 결정 계수(Coefficient of Determination) 등이 사용될 수 있습니다.

5. **예측 및 응용:** 학습된 모델을 새로운 입력 데이터에 적용하여 예측을 수행하거나 분류를 진행합니다. 이를 통해 미래의 값을 예측하거나 새로운 데이터를 분류할 수 있습니다.

지도학습은 실제 데이터의 패턴을 학습하고 예측하는데 유용하며, 정확한 데이터와 적절한 모델 선택, 파라미터 조정 등이 모델의 성능을 높이는 데 중요한 역할을 합니다.

 

머신러닝의 분류모델을 만드는 방법?

머신러닝의 분류 모델을 만드는 과정은 크게 데이터 전처리, 모델 선택 및 학습, 평가 및 튜닝으로 나눌 수 있습니다. 아래는 분류 모델을 만드는 과정을 단계별로 설명한 것입니다:

1. **데이터 전처리:**
   - **데이터 수집:** 먼저 분류할 데이터를 수집합니다. 데이터는 입력 특성과 해당 데이터의 정답(label)로 이루어져 있어야 합니다.
   - **데이터 탐색 및 시각화:** 데이터를 탐색하여 누락된 값, 이상치 등을 확인하고 시각화를 통해 데이터의 특성을 파악합니다.
   - **데이터 전처리:** 누락된 값 처리, 이상치 제거 또는 보정, 특성 스케일링, 원핫 인코딩 등의 전처리 작업을 수행합니다.

2. **모델 선택 및 학습:**
   - **모델 선택:** 분류 모델을 선택합니다. 로지스틱 회귀, 결정 트리, 랜덤 포레스트, 서포트 벡터 머신(SVM), 신경망 등 다양한 모델 중 적합한 모델을 선택합니다.
   - **데이터 분할:** 데이터를 학습 데이터와 검증 데이터(또는 테스트 데이터)로 나눕니다. 학습 데이터로 모델을 학습시키고, 검증 데이터를 사용하여 모델의 성능을 평가합니다.
   - **모델 학습:** 선택한 모델에 학습 데이터를 입력하여 모델을 학습시킵니다. 모델은 데이터의 패턴과 관계를 학습하며, 손실 함수 등을 최소화하도록 파라미터를 조정합니다.

3. **평가 및 튜닝:**
   - **모델 평가:** 검증 데이터를 사용하여 모델의 성능을 평가합니다. 분류 모델의 경우 정확도, 정밀도, 재현율 등을 평가 지표로 사용합니다.
   - **하이퍼파라미터 튜닝:** 모델의 성능을 높이기 위해 하이퍼파라미터를 조정합니다. 그리드 서치(Grid Search)나 랜덤 서치(Random Search)와 같은 방법으로 최적의 하이퍼파라미터 조합을 찾습니다.
   - **과적합 방지:** 모델이 학습 데이터에 너무 적합하여 새로운 데이터에 일반화되지 않는 과적합을 방지하기 위해 규제(regularization) 기법을 적용하거나 데이터 어그멘테이션을 활용할 수 있습니다.

4. **모델 예측 및 배포:**
   - **최종 모델 선택:** 검증을 통해 성능이 검증 데이터에 대해 만족스러울 때 최종 모델을 선택합니다.
   - **테스트 데이터 평가:** 최종 모델을 테스트 데이터에 적용하여 실전 성능을 평가합니다.
   - **모델 배포:** 만족스러운 성능을 보이는 모델을 실전에 적용하거나 배포합니다.

이러한 단계를 순차적으로 따라가며 모델을 개발하고 성능을 높일 수 있습니다. 모델 선택, 데이터 전처리, 평가 등의 과정에서 여러 실험과 경험을 통해 모델의 성능을 향상시키는 것이 중요합니다.

 

머신러닝의 분류 모델 종류?

어떤 머신러닝 분류 모델이 "가장 성능이 좋다"고 일반적으로 말하기는 어렵습니다. 모델의 성능은 사용되는 데이터의 특성, 문제의 복잡도, 하이퍼파라미터 설정 등에 따라 달라지기 때문입니다. 또한 새로운 연구나 기술 발전에 따라 모델의 상대적인 우열이 변할 수 있습니다.

그렇지만 몇 가지 널리 사용되는 머신러닝 분류 모델을 소개해드리겠습니다. 이 중에서 어떤 모델이 최적인지는 문제의 성격과 데이터에 따라 다를 수 있습니다.

1. **로지스틱 회귀 (Logistic Regression):** 이름은 회귀이지만 실제로 분류 모델로 사용됩니다. 선형 경계를 사용하여 데이터를 분류하며, 간단하고 해석하기 쉬운 모델입니다.

2. **결정 트리 (Decision Trees):** 데이터를 기반으로 의사 결정 규칙을 만들어 가지를 치는 모델입니다. 직관적이고 해석 가능하며, 앙상블 기법과 함께 사용하여 성능을 높일 수 있습니다.

3. **랜덤 포레스트 (Random Forest):** 여러 결정 트리를 조합한 앙상블 모델로, 과적합을 줄이고 안정적인 성능을 제공합니다.

4. **서포트 벡터 머신 (Support Vector Machine, SVM):** 데이터를 고차원 공간으로 매핑하여 최적의 분류 경계를 찾는 모델입니다. 복잡한 분류 문제에서도 잘 동작할 수 있습니다.

5. **신경망 (Neural Networks):** 딥러닝 모델인 신경망은 복잡한 패턴을 학습하고 많은 양의 데이터에서 높은 성능을 발휘할 수 있습니다. 하지만 데이터 양이 많고 많은 연산 리소스가 필요합니다.

6. **경사 부스팅 (Gradient Boosting):** 여러 약한 학습기(weak learner)를 결합하여 강력한 모델을 만드는 앙상블 기법으로, XGBoost, LightGBM 등이 있습니다.

어떤 모델이 가장 좋은지 결정할 때에는 데이터의 양과 특성, 문제의 성격, 계산 리소스 등을 고려해야 합니다. 실제로는 여러 모델을 시도해보고 교차 검증 등을 통해 성능을 평가하여 최적의 모델을 선택하는 것이 좋습니다.