KIM SMILE머신 러닝(Machine Learning), 한국 말로는 기계 학습.
오늘은 익숙한 단어지만, 어쩐지 막연한 ‘머신 러닝’에 대해 소개합니다.
1. 머신 러닝이란?
컴퓨터가 주어진 데이터를 통해 스스로 학습하고, 이를 바탕으로 새로운 문제를 해결하는 기술입니다. 여기서 가장 중요한 것은 명시적 프로그래밍 없이도 시스템 스스로 데이터 패턴을 인식하고 학습할 수 있다는 점입니다.
2. 머신 러닝의 작동 방식
머신 러닝 모델의 핵심은 데이터입니다. 이러한 모델들은 대량의 데이터를 입력받아 그 안에서 패턴과 관계를 찾아내는데, 이 과정을 ‘학습’이라고 합니다. 기본적으로 두 가지 주요 방식이 있습니다.
● 지도 학습(Supervised Learning): 레이블이 지정된 데이터를 사용하여 모델을 학습시킵니다. 이는 예측 또는 분류 문제에 주로 사용되며, 모델은 입력과 그에 해당하는 정답 사이의 관계를 학습합니다.
● 비지도 학습(Unsupervised Learning): 레이블이 없는 데이터를 사용하여 모델이 스스로 구조나 패턴을 찾도록 합니다. 이는 군집화나 차원 축소 등에 사용됩니다.
이 외에도 강화 학습(Reinforcement Learning)과 같은 방식이 있으며, 모델은 주어진 환경 내에서 최적의 결정을 내리는 방법을 학습합니다.
3. 머신 러닝의 동작 프로세스
● 데이터 수집: 다양한 출처에서 필요한 데이터를 모읍니다.
● 데이터 전처리: 수집된 데이터는 대부분 불완전하거나 불필요한 정보를 포함합니다. 이것을 분석하고 정제하여 모델 학습에 적합한 형태로 만듭니다.
● 모델 선택: 문제 해결에 적합한 머신 러닝 모델을 선택합니다. 모델에는 신경망, 선형 모델 등 다양하며 병렬로 테스트하기도 합니다.
● 모델 학습: 전처리된 데이터를 사용하여 선택한 모델을 학습시킵니다.
● 평가 및 튜닝: 모델의 성능을 평가하고, 필요한 경우 모델을 조정하여 성능을 개선합니다. 성능 평가는 검증 데이터 세트나 교차 검증(cross-validation)을 사용하여 수행됩니다.
4. 활용되는 상품과 산업
머신 러닝은 다양한 산업에서 광범위하게 활용됩니다.
● 헬스케어: 환자 데이터 분석을 통해 질병을 조기에 예측하고, 개인 맞춤형 치료 방안을 제안합니다.
● 금융: 신용 평가, 사기 거래 탐지, 알고리즘 트레이딩 등에 사용됩니다
● 마케팅: 고객의 구매 이력과 선호도를 분석해 개인화된 상품이나 콘텐츠를 추천합니다.
● 공정 자동화: 품질 검사 데이터를 사전 학습시켜 정확하고 빠르게 결함을 구별할 수 있습니다. 오류 발생의 전조 증상의 데이터를 학습시켜 공정을 효율적으로 관리할 수도 있습니다.
5. 장점과 단점
장점
● 효율성: 대규모 데이터 분석을 통해 인간보다 빠르고 정확하게 패턴을 인식할 수 있습니다.
● 자동화: 반복적이고 시간이 많이 소모되는 작업을 자동화하여 효율성이 증가합니다.
● 예측 능력: 과거 데이터를 기반으로 미래의 이벤트나 결과를 예측할 수 있습니다.
단점
● 데이터 의존성: 정확하고 다양한 학습 데이터가 필요하며, 편향된 데이터는 잘못된 정보를 제공할 우려가 있습니다.
● 복잡성: 복잡한 모델은 특정 결정이나 예측을 왜 했는지 이해하기 어려울 수 있습니다. 이는 ‘블랙 박스’ 문제로 알려져 있습니다.
● 유지 보수: 데이터의 변화에 따라 모델을 지속적으로 업데이트하고 최적화해야 합니다.
출처: cloud.google.com, SAP news center(Jürgen Müller) 등