머신러닝(Machine Learning) 알고리즘 기초 정리

지도학습, 비지도학습, 강화학습 모식도

 

서론

 

그동안은 머신러닝의 절차에 대해 알아보았습니다. 머신러닝의 큰 그림을 알아보았으며, 앞으로는 세부적으로 알아보도록 하겠습니다. 머신러닝은 그 데이터에 대한 학습 방법에 따라 지도학습, 비지도학습, 강화학습의 알고리즘으 나뉩니다. 쉽게 분류하자면 정의된 문제가 정답을 예측하는 것인지, 데이터들을 활용하여 새로운 정보를 알아내기 위한 것인지, 최적화를 위한것인지에 따라 그 방법을 선택합니다.

 

지도학습은 입력 데이터와 그에 상응하는 출력 데이터, 즉 '정답'이 주어지는 상황에서 사용됩니다. 이러한 알고리즘은 주어진 입력에 대한 올바른 출력을 예측하도록 학습됩니다. 분류와 회귀가 대표적인 예시입니다. 비지도학습은 입력 데이터만 주어지고, 해당 데이터에서 유용한 패턴이나 구조를 찾아내는 방법입니다. 이 방법은 데이터의 구조나 패턴을 이해하거나, 데이터를 여러 그룹으로 분류하는 데 사용됩니다. 클러스터링과 차원 축소가 대표적인 예시입니다. 강화학습은 기계가 환경과의 상호작용을 통해 보상을 최대화하도록 학습하는 방법입니다. 이 방법은 최적의 결정 전략을 학습하며, 게임 이론, 로봇공학, 자원 관리 등 다양한 분야에서 활용됩니다.

 

앞서 다뤘던 문제 정의 절차의 중요성을 여기에서도 확인할 수 있습니다. 그 문제에 따라 어떤 알고리즘을 활용하여 학습을 진행할 것인지가 결정되기 때문에, 이에 따라 필요한 데이터도 달라집니다. 머신러닝(Machine Learning) 알고리즘 개념 정리를 해보겠습니다.

 

지도학습(Supervised Learning)

 

지도학습(Supervised Learning)은 머신러닝의 가장 기본적인 형태로, 입력 데이터(X)와 그에 대응하는 출력 데이터(Y), 즉 '레이블'이 주어질 때 사용됩니다. 이러한 알고리즘은 주어진 입력에 대한 올바른 출력을 예측하도록 학습됩니다. 지도학습 알고리즘은 크게 회귀(Regression)와 분류(Classification) 문제를 해결하는데 사용됩니다. 회귀는 연속적인 값을 예측하는 문제를, 분류는 데이터가 어떤 범주에 속하는지를 예측하는 문제를 다룹니다.

 

지도학습의 대표적인 알고리즘 중 하나는 선형 회귀(Linear Regression)입니다. 선형 회귀는 입력 특성들의 가중치 합과 편향(일종의 상수항)을 더해 예측 값을 만드는 모델입니다. 이 모델은 주어진 데이터에 대해 가장 적합한 직선을 찾는 것으로 이해할 수 있습니다.

 

또 다른 대표적인 지도학습 알고리즘은 로지스틱 회귀(Logistic Regression)입니다. 로지스틱 회귀는 선형 회귀와 비슷하지만, 출력 값에 로지스틱 함수를 적용하여 분류 문제를 해결하는데 사용됩니다. 마지막으로, 의사결정나무(Decision Tree), 랜덤 포레스트(Random Forest), 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine), 신경망(Neural Network) 등도 지도학습의 대표적인 알고리즘입니다.

 

지도학습은 다양한 분야에서 활용되며, 스팸 메일 필터링, 의료 진단, 주가 예측 등 다양한 분야에서 사용됩니다. 이러한 문제들은 모두 입력 데이터에 대한 레이블이 주어져 있고, 이를 바탕으로 새로운 입력 데이터의 레이블을 예측하는 문제입니다.

 

비지도학습(Unsupervised Learning)

 

비지도 학습(Unsupervised Learning)은 입력 데이터(X)만 주어지고, 해당 데이터에서 유용한 패턴이나 구조를 찾아내는 방법입니다. 이 방법은 데이터의 구조나 패턴을 이해하거나, 데이터를 여러 그룹으로 분류하는 데 사용됩니다. 비지도 학습의 대표적인 알고리즘 중 하나는 클러스터링입니다.

 

클러스터링은 비슷한 특성을 가진 데이터를 그룹으로 묶는 알고리즘으로, K-평균(K-means)이 가장 잘 알려진 예시입니다. K-평균 알고리즘은 데이터를 K개의 클러스터로 분류하며, 이는 사용자가 직접 K값을 설정해주어야 합니다. 차원 축소(Dimensionality Reduction)도 비지도 학습의 중요한 기법 중 하나입니다.

 

고차원 데이터는 시각화하기 어렵고, 학습 알고리즘이 복잡해지는 문제를 가지고 있습니다. 이를 해결하기 위해 차원 축소 기법은 데이터의 특성을 줄이면서도 원본 데이터의 정보를 최대한 보존하려고 합니다. 주성분 분석(PCA, Principal Component Analysis)이 이에 해당합니다.

 

비지도 학습은 지도 학습과는 달리 명확한 '정답'이 없는 상황에서도 유용하게 사용될 수 있습니다. 예시로는 고객 세분화, 이상치 탐지, 데이터 시각화 등이 있습니다. 이러한 문제들은 모두 레이블이 없는 데이터에서 유용한 정보를 추출하는 것입니다.

 

강화학습(Reinforcement Learning)

 

강화학습은 에이전트가 환경과의 상호작용을 통해 보상을 최대화하는 방향으로 학습하는 방법입니다. 이 과정에서 에이전트는 시행착오를 통해 학습을 진행하며, 이를 통해 얻은 경험을 바탕으로 행동 정책을 개선해 나갑니다. 강화학습의 주요 요소로는 에이전트, 환경, 행동, 보상, 그리고 정책이 있습니다. 에이전트는 환경에서 행동을 취하며, 이 행동에 따라 환경은 변화하고, 변화된 환경에서 에이전트는 보상을 받습니다. 에이전트는 받은 보상을 바탕으로 자신의 행동 정책을 업데이트하며, 이 과정을 반복하면서 최적의 행동 정책을 학습합니다. 강화학습의 대표적인 알고리즘 중 하나는 Q-러닝입니다.

 

Q-러닝은 에이전트가 특정 상태에서 특정 행동을 취했을 때 받을 수 있는 예상 보상을 나타내는 Q값을 학습하는 방법입니다. 에이전트는 이 Q값을 바탕으로 차후의 행동을 결정하게 됩니다. Q-러닝은 탐험과 이용의 균형을 잘 맞추는 것이 중요한데, 탐험은 아직 경험하지 않은 새로운 행동을 취하는 것을, 이용은 이미 학습된 경험을 바탕으로 최적의 행동을 취하는 것을 의미합니다. 이 두 가지를 적절히 조절하며 학습을 진행하면, 에이전트는 최적의 행동 정책을 찾아낼 수 있습니다.

 

강화학습의 활용 분야는 매우 다양하며, 게임 이론, 로봇공학, 자원 관리, 네트워크 트래픽 제어, 자율 주행 등 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. 이러한 분야에서 강화학습은 복잡한 문제를 해결하는 데 효과적인 방법으로 인식되고 있습니다.

 

결론

 

머신러닝(Machine Learning) 알고리즘 기초 정리를 하였습니다. 머신러닝은 지도학습, 비지도학습, 그리고 강화학습과 같은 다양한 학습 방법들을 통해 복잡한 문제를 해결할 수 있습니다. 이들 각각의 학습 방법은 문제의 성격과 필요성에 따라 적절하게 선택되어야 합니다.

 

지도학습은 '레이블'이라는 정답이 주어진 상황에서, 이를 통해 새로운 데이터의 출력을 예측하는데 효과적입니다. 반면, 비지도학습은 레이블이 없는 데이터에서 패턴이나 구조를 발견하는 데 유용하며, 강화학습은 환경과의 상호작용을 통해 최적의 행동을 학습하는 문제를 다룹니다.

 

이처럼 각 학습 방법은 그 자체로 중요한 가치를 가지고 있지만, 그것들을 적절하게 선택하고 활용하는 것은 문제 정의 단계에서 결정됩니다. 문제 정의 단계에서는 문제의 본질, 가용 데이터의 유형, 예상되는 결과 등을 고려하여 가장 적합한 학습 방법을 선택해야 합니다.

 

따라서, 지도학습, 비지도학습, 강화학습의 특성을 이해하고 이를 바탕으로 문제에 가장 적합한 방법을 선택하는 것은 머신러닝의 핵심적인 과정입니다. 이렇게 선택된 방법은 문제를 풀어나가는 데 결정적인 역할을 하며, 그 결과는 문제를 얼마나 잘 이해하고 정의했는지를 반영합니다.

 

마지막으로, 이 세 가지 학습 방법이 모두 중요하다는 것을 기억해야 합니다. 어떤 방법이 다른 것보다 우월하다고 단정지을 수 없습니다. 문제의 성격과 요구사항에 따라 적절한 학습 방법을 선택하는 것이 가장 중요합니다. 이렇게 문제 정의 단계에서 시작하여 적절한 머신러닝 알고리즘을 선택하고 적용하는 것이, 우리가 원하는 결과를 얻는 데 결정적인 역할을 합니다.