머신러닝(Machine Learning)의 절차와 이해 - 분석 문제 정의

 

분석 문제 정의 로드맵

 

서론

 

머신러닝(Machine Learning)의 절차와 이해 - 3편에서는 이전 1,2편에서 다룬 머신러닝의 6개 절차에 대해 좀 더 세부적으로 알아보겠습니다. 머신러닝을 위한 단계는 다음과 같습니다.

분석 문제 정의 → 데이터 수집 → 탐색적 데이터 분석(EDA) → 피처 엔지니어링 → 예측 모델 개발 → 서비스 적용

 

각 단계를 통해 알고 싶은 결과에 도달하기 위해 선택과 집중을 할 수 있으며, 결론적으로 좀 더 효과적으로 미래를 예측할 수 있습니다. 각 단계의 세부적인 단계에 대해 다루도록 하겠습니다.

 

분석 문제 정의

 

분석 문제 정의는 머신러닝 프로젝트에서 매우 중요한 단계입니다. 이 단계는 다음의 4가지 단계로 구성됩니다.

 

1. 이슈 파악 및 문제 도출: 이 단계에서는 주어진 도메인에서 발생하는 문제나 개선이 필요한 부분을 파악합니다. 이를 위해 도메인 전문가와의 협업이 중요하며, 문제의 유형과 목표를 명확히 이해하는 것이 필요합니다.

 

2. 분석 데이터 정의: 이 단계에서는 필요한 데이터를 식별하고 수집 방법을 결정합니다. 데이터의 종류와 속성, 수집 가능성 등을 고려하여 데이터 수집 계획을 수립합니다. 이때 데이터의 품질과 양적, 질적 측면을 고려하여 적절한 데이터를 수집해야 합니다.

 

3. 머신러닝 문제 정의: 이 단계에서는 분석에 활용할 머신러닝 기법을 선택하고, 해당 기법에 맞는 문제 정의를 수행합니다. 이는 입력 데이터와 출력 데이터의 형태, 예측하고자 하는 변수 등을 명확히 정의하는 것을 의미합니다. 예를 들어, 분류, 회귀, 군집화 등의 문제 유형을 선택하고, 예측 대상 변수를 결정합니다.

 

4. 베이스라인 선정: 이 단계에서는 초기 모델 또는 기준 성능을 설정하는 과정입니다. 이는 분석의 출발점이 되며, 이후의 모델 성능 개선과 비교할 수 있는 기준이 됩니다. 보통 간단한 모델이나 기존의 방법을 베이스라인으로 설정하고, 이를 통해 모델 개선의 효과를 확인합니다.

 

이렇게 분석 문제 정의 단계에서는 문제 도출, 데이터 정의, 머신러닝 문제 정의, 베이스라인 선정의 과정을 거치며, 이후 단계에서는 데이터 수집, 탐색적 데이터 분석, 피처 엔지니어링, 예측 모델 개발, 서비스 적용 등의 작업을 진행하게 됩니다.

 

예시

 

이해하기 쉽게 예를 들어 설명하겠습니다. 예를 들어, 어느 제조업 공장에서 제품의 불량률을 낮추기 위한 머신러닝 프로젝트를 진행한다고 가정해봅시다.

 

1. 이슈 파악 및 문제 도출: 제조 공정에서 어떤 부분이 불량률에 가장 큰 영향을 미치는지 파악합니다. 이를 통해 '불량률을 낮추기 위해 어떤 요인을 중점적으로 관리해야 하는가?'라는 문제를 도출할 수 있습니다.

 

2. 분석 데이터 정의: 불량률과 관련된 데이터를 정의합니다. 이는 제조 공정 데이터, 기계 데이터, 원자재 데이터 등 다양한 데이터를 포함할 수 있습니다. 이때, 각 데이터의 품질과 양, 수집 가능성 등을 고려하여야 합니다.

 

3. 머신러닝 문제 정의: 불량률을 예측하는 문제를 정의합니다. 이는 회귀 문제로 볼 수 있으며, 입력 변수로는 제조 공정 데이터, 기계 데이터, 원자재 데이터 등을 사용하고, 출력 변수로는 불량률을 사용합니다.

 

4. 베이스라인 선정: 초기 모델 또는 기준 성능을 설정합니다. 예를 들어, 현재 제조 공장에서 사용하고 있는 방법이나 간단한 머신러닝 모델을 베이스라인으로 설정할 수 있습니다. 이를 통해 이후에 개발하는 머신러닝 모델의 성능을 비교하고 평가할 수 있습니다. 

 

결론

 

결론적으로, 머신러닝 프로젝트의 첫 단계인 '분석 문제 정의'는 매우 중요한 과정입니다. 이 과정에서는 이슈 파악 및 문제 도출, 분석 데이터의 정의, 머신러닝 문제의 정의, 그리고 베이스라인 선정 등의 단계를 거쳐야 합니다. 이렇게 문제를 정확히 정의하고, 필요한 데이터를 식별하며, 적절한 머신러닝 기법을 선택하고, 출발점이 될 베이스라인을 선정함으로써, 보다 효과적인 머신러닝 모델 개발이 가능해집니다. 이러한 절차를 철저히 이행함으로써, 데이터를 통해 문제 해결에 접근하는 데 있어 더욱 신뢰성 있는 결과를 얻을 수 있습니다.

 

머신러닝 프로젝트의 성공 여부는 '분석 문제 정의' 단계에서 결정되는 경우가 많습니다. 이 단계에서 이슈를 정확히 파악하고, 분석에 필요한 데이터를 정의하며, 적절한 머신러닝 문제를 설정하고, 기준이 될 베이스라인을 선정하는 것이 중요합니다. 예를 들어, 우리가 일상에서 많이 사용하는 추천 시스템을 생각해보세요. 이 시스템이 사용자의 취향을 정확히 파악하고, 그에 맞는 제품이나 서비스를 추천하기 위해서는 첫 단계인 '분석 문제 정의'에서 '사용자의 취향을 어떻게 분석할 것인가?'라는 문제를 명확히 설정해야 합니다. 또한, 이를 위해 어떤 데이터(예: 사용자의 구매 이력, 검색 이력, 클릭 이력 등)를 수집하고 분석할지를 정의해야 하며, 이를 바탕으로 적절한 머신러닝 문제(예: 분류, 회귀, 군집화 등)를 설정해야 합니다. 이후에는 이러한 설정을 기반으로 베이스라인을 선정하고, 모델의 성능을 지속적으로 개선해나가야 합니다. 따라서, '분석 문제 정의' 단계는 우리가 일상에서 경험하는 다양한 머신러닝 기반 서비스의 품질을 결정짓는 핵심 요소입니다. 이 단계를 통해 문제를 정확히 이해하고, 문제 해결을 위한 적절한 방향성을 설정함으로써, 머신러닝을 통한 문제 해결에 효과적으로 접근할 수 있습니다.