머신러닝(Machine Learning)의 절차와 이해 - 2편

 

머신러닝 로드맵(4,5,6)

 

서론

 

머신러닝이 등장하게된 이유 및 머신러닝은 무엇인지( 머신러닝(Machine Learning)은 무엇일까요? (tistory.com))와 그 절차( 머신러닝(Machine Learning)의 절차와 이해 - 1편 (tistory.com))에 대해서 다루고 있습니다.  머신러닝(Machine Learning)의 절차와 이해 - 2편으로는 이전 글에서 소개했던 절차 중 EDA 이후의 절차에 대해 간략히 소개하고, 머신러닝의 바탕이 되는 모델별 이론들을 다루도록 하겠습니다.

 

피처 엔지니어링

 

피처 엔지니어링은 머신러닝 모델의 성능을 향상시키는 중요한 단계로, 모델이 이해할 수 있는 형태로 데이터를 변환하거나 새로운 피처를 생성하는 과정을 포함합니다. 아래는 피처 엔지니어링 단계에서 중요하게 고려해야 할 사항들입니다.

1. 데이터 전처리: 피처 엔지니어링의 첫 단계는 데이터 전처리로, 결측치 처리, 이상치 처리, 데이터 스케일링 등의 작업을 포함합니다. 이는 모델의 성능을 크게 영향을 미칠 수 있으므로 신중하게 수행해야 합니다.

2. 변수 변환: 비선형 관계를 선형 관계로 변환하거나, 범주형 변수를 수치형 변수로 변환(원-핫 인코딩 등)하는 등의 작업을 수행합니다. 이는 모델이 데이터를 더 잘 이해할 수 있게 도와줍니다.

3. 새로운 피처 생성: 기존 피처를 바탕으로 새로운 피처를 생성하는 것이 유용할 수 있습니다. 예를 들어, 날짜 변수에서 요일이나 계절 등의 정보를 추출할 수 있습니다. 이는 모델이 데이터의 패턴을 더 잘 파악하는 데 도움이 됩니다.

4. 다중공선성 확인: 피처 간의 상관관계가 높은 경우, 다중공선성 문제가 발생할 수 있으므로 이를 확인하고 필요한 경우 처리해야 합니다. 예를 들어, 변수 선택이나 주성분 분석(PCA) 등의 방법을 사용할 수 있습니다.

5. 피처 중요도 평가: 모든 피처가 유용한 것은 아니므로, 피처 중요도를 평가하고 가장 유용한 피처를 선택하는 것이 중요합니다. 이는 피처 선택 방법을 사용하여 수행될 수 있습니다. 피처 엔지니어링은 모델의 성능을 결정하는 중요한 요소이므로, 이 단계에서는 충분한 시간과 노력을 투자하여 피처를 신중하게 설계하고 선택하는 것이 필요합니다.

 

예측 모델 개발

 

예측 모델 개발은 머신러닝 프로젝트에서 핵심적인 단계로, 알맞은 알고리즘을 선택하고, 학습 데이터를 이용하여 모델을 훈련시키며, 테스트 데이터를 이용하여 모델의 성능을 평가하는 과정을 포함합니다. 아래는 예측 모델 개발 단계에서 중요하게 고려해야 할 사항들입니다.

1. 알고리즘 선택: 분석 문제의 목표와 특성, 그리고 피처 엔지니어링 단계에서 준비된 데이터를 바탕으로 알맞은 머신러닝 알고리즘을 선택해야 합니다. 예를 들어, 분류 문제의 경우 로지스틱 회귀, 결정 트리, 랜덤 포레스트 등의 알고리즘을, 회귀 문제의 경우 선형 회귀, 릿지 회귀, 라쏘 회귀 등의 알고리즘을 선택할 수 있습니다.

2. 모델 학습: 선택한 알고리즘을 이용하여 학습 데이터를 바탕으로 모델을 훈련시킵니다. 이때, 과적합을 방지하기 위한 방법들(예: 교차 검증, 정규화, 앙상블 기법 등)을 적용할 수 있습니다.

3. 하이퍼파라미터 튜닝: 모델의 성능을 최적화하기 위해 하이퍼파라미터를 튜닝하는 과정이 필요합니다. 이는 그리드 탐색, 랜덤 탐색, 베이지안 최적화 등의 방법을 이용하여 수행될 수 있습니다.

4. 모델 평가 : 훈련된 모델의 성능을 평가하는 것은 매우 중요합니다. 이는 별도의 테스트 데이터를 이용하여 수행되며, 분석 문제의 목표와 특성에 따라 적절한 평가 지표(예: 정확도, 정밀도, 재현율, AUC-ROC 등)를 사용해야 합니다. 

 

서비스 적용

 

서비스 적용은 머신러닝 프로젝트의 마지막 단계로, 개발된 모델을 실제 환경에 적용하고 결과를 관찰하는 과정입니다. 이 단계는 모델의 실용성과 효과를 검증하고, 필요한 경우 모델을 업데이트하거나 향상시키는 작업을 포함합니다. 아래는 서비스 적용 단계에서 중요하게 고려해야 할 사항들입니다.

1. 모델 배포: 훈련 및 검증된 모델을 실제 환경에 배포하는 것이 첫 번째 단계입니다. 이는 웹 서비스, 모바일 앱, 임베디드 시스템 등 다양한 형태가 될 수 있으며, 이때 모델의 성능과 안정성을 유지하기 위한 인프라가 필요합니다.

2. 성능 모니터링: 모델이 실제 환경에서 어떻게 작동하는지 모니터링하는 것이 중요합니다. 이를 통해 예상치 못한 문제를 빠르게 발견하고, 모델의 성능을 지속적으로 추적할 수 있습니다.

3. 모델 업데이트: 실제 환경에서의 데이터 변화, 성능 저하 등에 따라 모델을 주기적으로 업데이트해야 합니다. 이는 새로운 데이터를 이용하여 모델을 재훈련하거나, 알고리즘을 변경하거나, 피처 엔지니어링을 다시 수행하는 등의 작업을 포함할 수 있습니다.

4. 사용자 피드백 수집 및 반영: 사용자로부터의 피드백은 모델의 성능을 향상시키기 위한 중요한 자원입니다. 사용자의 피드백을 수집하고 분석하여 모델의 문제점을 파악하고, 이를 개선하는 데 활용해야 합니다.

서비스 적용 단계는 실제 환경에서의 모델의 성능과 효과를 검증하는 단계입니다. 따라서 이 단계에서는 모델을 안정적으로 운영하고, 성능을 모니터링하고, 필요한 경우 업데이트하는 것이 필요합니다.

 

결론

 

분석 문제 정의 → 데이터 수집 → 탐색적 데이터 분석(EDA) → 피처 엔지니어링 → 예측 모델 개발 → 서비스 적용의 절차로 머신러닝을 수행할 수 있음을 다뤘습니다. 분석을 통해 미래 예측을 위해서는 예측하려는 문제에 대해 명확히 지정하고, 과거의 데이터가 믿을 수 있는지, 그리고 그 데이터들 중에서 어떤 데이터들을 예측하려는 결과에 영향을 미친다고 파악하는 것, 그리고 예측을 위해 사용할 도구를 선정하는 것으로 볼 수 있습니다.

 

머신러닝(Machine Learning)의 절차와 이해 - 2편을 작성하였습니다. 머신러닝의 전 과정을 살펴보니, 이는 우리 인간이 세상을 이해하고, 미래를 예측하는 방식과 많은 부분에서 유사함을 발견할 수 있습니다. 막론하고 우리 모두는 경험을 통해 배우고, 그 경험을 통해 미래의 상황을 예측하며 살아갑니다. 머신러닝 또한 마찬가지입니다. 데이터를 통해 학습하고, 그 학습을 바탕으로 앞으로의 결과를 예측하는 것, 이것은 곧 인간의 학습 과정과 예측 과정을 닮은 것입니다. 머신러닝은 단순히 수치와 계산식을 넘어서, 인간의 사고방식을 반영하며, 그 과정 속에서 인간의 지혜와 통찰력이 결합된다고 볼 수 있습니다. 이러한 점에서 머신러닝은 과학과 인문학이 만나는 접점이라고 할 수 있으며, 이는 인간의 창조적 사고와 기계의 계산 능력이 어우러져 새로운 가치를 창출하는 데 기여합니다. 결국, 머신러닝은 과거의 데이터를 통해 미래를 예측하는 과정으로, 이는 인간이 경험과 지식을 통해 미래를 예측하는 것과 깊이 연관되어 있습니다. 이러한 관점에서 보면, 머신러닝은 과학과 기술 뿐 아니라 인문학의 영역에서도 중요한 가치를 지니며, 이를 통해 우리는 더 나은 미래를 그릴 수 있을 것입니다.