머신러닝 개발할 때 꼭 알아야 할 정보

2023-08-26

오늘날 세계 시장에 나와있는 거의 모든 인공 지능(AI) 기술 발전과 애플리케이션의 배후에는 머신러닝 알고리즘이 있습니다.

머신러닝 기술을 이용하면 컴퓨터 프로그램 스스로 학습하여 다양한 업무를 수행할 수 있습니다. 대표적으로 Netflix와 같은 스트리밍 서비스 추천 시스템 및 소셜 미디어 채널 등은 머신러닝에 의해 실행됩니다.

💡이 콘텐츠를 다 읽으면 알 수 있어요 (3분)

1. 머신러닝이란?

머신러닝은 사람이 지식을 학습하듯이 컴퓨터에도 데이터를 제공하여 학습하게 함으로써 새로운 지식을 얻어내는 방법을 의미합니다. 인공 지능(AI)을 학습시키고 더욱 똑똑하게 만드는 방법으로, 컴퓨터가 직접 수많은 데이터를 분석해 알맞은 규칙을 찾아냅니다.

이러한 규칙을 이용한 머신러닝 기술은 사람들이 좋아하는 영상이나 상품을 추천하는 등 다양한 실생활 분야에서 사용되고 있습니다.

2. 머신러닝 유형 및 특징

지도 학습: 지도 학습은 입력, 출력이 쌍으로 주어진 훈련 데이터를 이용한 학습 방법입니다. 분류가 가장 대표적인 지도 학습 유형으로, 스팸 필터 프로그램이 좋은 예시 중 하나입니다. 이외에도 내년도 경제 성장률 및 배달이 도착할 시간을 예측하는 회귀 방법이 있습니다.
비지도 학습: 사람의 개입 없이 컴퓨터가 스스로 데이터를 학습한 뒤, 패턴과 상관관계를 인식하는 방법입니다. 비지도 학습 유형으로는 군집 또는 클러스터링, 차원 축소 등이 있습니다.
준지도 학습: 결괏값이 존재하는 소량의 분류 데이터를 이용해 학습하는 방법을 의미합니다. 가족사진을 여러 장 업로드하면 각 사람이 어떤 사진에 있는지 자동으로 인식하는 구글 포토 호스팅 서비스가 대표적인 예입니다.
강화 학습: 결괏값을 주는 대신에 어떤 일을 잘했을 때 보상을 주는 방식으로 학습하는 유형입니다. 예를 들어, 딥마인드의 알파고가 수백만 개의 게임을 분석하여 전략을 학습하고 이를 실전에서 적용한 것과 같습니다.

3. 머신러닝 과정

데이터 수집: 데이터를 수집하는 방법에는 대표적으로 웹 크롤링이 있습니다. 이 외에도 데이터베이스에 쌓여있는 데이터 파일을 불러오거나, 운영하는 서비스에서 유저들의 로그를 남기는 것 등이 있습니다.
데이터 전처리: 데이터에 빠진 부분, 중복으로 들어간 데이터, 이상한 값이 들어가 있는 데이터를 정제하는 과정을 의미합니다. 이를 통해 머신 러닝 모델의 입력에 적합한 형태로 바꾸어줄 수 있습니다.
탐색적 데이터 분석: 손에 주어진 데이터를 이해하기 위해 데이터의 특징을 찾고, 숨겨진 패턴을 발견하는 과정을 의미합니다. 데이터의 히스토그램을 그려보고, 두 변수 사이의 산포도를 만드는 것 등이 이에 해당합니다.
모델 선택: 새로운 입력 데이터를 받았을 때 예측값을 계산하는 방법으로, 주어진 문제와 데이터에 맞는 적절한 모델을 선택해야 합니다.
평가 및 적용: 만들어진 머신 러닝 모델의 성능을 평가하고, 모델을 활용하여 새로운 데이터에 대해 예측하는 단계입니다. 평가용 데이터셋은 모델 선택과 모델 학습 과정에서 쓰이지 않는 것이 중요합니다.

4. 머신러닝 필수 정보 10가지

기본 수학과 통계 지식: 선형 대수, 미적분, 확률 및 통계 이론을 이해해야 합니다.
프로그래밍 언어와 라이브러리: Python은 머신러닝 개발에 널리 사용되며, 관련 라이브러리인 NumPy, pandas, scikit-learn, TensorFlow 또는 PyTorch 등을 습득해야 합니다.
데이터 전처리: 데이터 수집, 정제, 변환 및 특징 공학 기술을 이해하고 사용할 수 있어야 합니다.
머신러닝 알고리즘: 다양한 머신러닝 알고리즘 (회귀, 분류, 군집 등) 및 딥러닝 모델에 대한 이해가 필요합니다.
모델 평가 및 성능 최적화: 모델을 평가하고 성능을 향상시키기 위한 기술을 알아야 합니다.
과적합 및 일반화: 모델의 과적합을 방지하고 일반화 성능을 향상시키는 방법을 이해해야 합니다.
하드웨어 및 클라우드 리소스: 대용량 데이터를 다루기 위해 적절한 하드웨어 및 클라우드 리소스 사용 방법을 익혀야 합니다.
윤리 및 개인정보 보호: 데이터 수집, 모델 개발, 배포 시 윤리 및 개인정보 보호 관련 법률과 규정을 준수해야 합니다.
업계 동향: 머신러닝 및 인공지능 분야의 최신 동향과 연구를 계속해서 업데이트해야 합니다.
프로젝트 관리: 프로젝트 관리 및 협업 능력을 향상시켜 복잡한 머신러닝 프로젝트를 효율적으로 진행해야 합니다.