개요
기계 학습(ML)은 데이터에서 자동으로 학습하고, 예측을 수행하고, 수행 방법을 명시적으로 지시하지 않고 패턴을 추론하는 알고리즘을 개발하는 데 중점을 둔 연구 분야입니다. 경험과 데이터로 자동 개선되는 시스템을 만드는 것을 목표로 합니다.
이는 예측을 위해 레이블이 지정된 데이터를 사용하여 모델을 훈련하는 지도 학습을 통해 달성하거나, 모델이 예상할 특정 목표 출력 없이 데이터 내에서 패턴이나 상관 관계를 발견하려고 하는 비지도 학습을 통해 달성할 수 있습니다.
ML은 컴퓨터 과학, 생물학, 재무 및 마케팅을 비롯한 다양한 분야에서 없어서는 안 될 널리 사용되는 도구로 부상했습니다. 이미지 분류, 자연어 처리, 사기 탐지 등 다양한 응용 분야에서 그 유용성을 입증했습니다.
기계 학습 작업
기계 학습은 크게 세 가지 주요 작업으로 분류할 수 있습니다.
- 감독 학습
- 감독되지 않은 학습
- 강화 학습
여기서는 처음 두 가지 경우에 중점을 둘 것입니다.
지도 학습
감독 학습에는 입력 데이터가 해당 출력 또는 대상 변수와 쌍을 이루는 레이블이 지정된 데이터에 대한 모델 교육이 포함됩니다. 목표는 입력 데이터를 올바른 출력에 매핑할 수 있는 함수를 배우는 것입니다. 일반적인 감독 학습 알고리즘에는 선형 회귀, 로지스틱 회귀, 결정 트리 및 지원 벡터 머신이 포함됩니다.
Python을 사용한 지도 학습 코드의 예:
from sklearn.linear_model import LinearRegression model = LinearRegression() model.fit(X_train, y_train) predictions = model.predict(X_test)
이 간단한 코드 예제에서 우리는 LinearRegression 훈련 데이터에 대해 scikit-learn의 알고리즘을 사용한 다음 이를 적용하여 테스트 데이터에 대한 예측을 얻습니다.
감독 학습의 실제 사용 사례 중 하나는 이메일 스팸 분류입니다. 이메일 통신이 기하급수적으로 증가함에 따라 스팸 이메일을 식별하고 필터링하는 것이 중요해졌습니다. 지도 학습 알고리즘을 활용하면 레이블이 지정된 데이터를 기반으로 적법한 이메일과 스팸을 구별하도록 모델을 훈련할 수 있습니다.
감독 학습 모델은 "스팸" 또는 "스팸 아님"으로 레이블이 지정된 이메일이 포함된 데이터 세트에서 학습할 수 있습니다. 이 모델은 특정 키워드의 존재, 이메일 구조 또는 이메일 발신자 정보와 같은 레이블이 지정된 데이터에서 패턴과 기능을 학습합니다. 모델이 훈련되면 수신 이메일을 자동으로 스팸 또는 비스팸으로 분류하여 원하지 않는 메시지를 효율적으로 필터링하는 데 사용할 수 있습니다.
비지도 학습
비지도 학습에서는 입력 데이터에 레이블이 지정되지 않으며 목표는 데이터 내에서 패턴이나 구조를 발견하는 것입니다. 비지도 학습 알고리즘은 데이터에서 의미 있는 표현 또는 클러스터를 찾는 것을 목표로 합니다.
비지도 학습 알고리즘의 예는 다음과 같습니다. k-평균 클러스터링, 계층 적 클러스터링및 주성분 분석(PCA).
비지도 학습 코드의 예:
from sklearn.cluster import KMeans model = KMeans(n_clusters=3) model.fit(X) predictions = model.predict(X_new)
이 간단한 코드 예제에서 우리는 KMeans scikit-learn의 알고리즘을 사용하여 데이터에서 세 개의 클러스터를 식별한 다음 새 데이터를 해당 클러스터에 맞춥니다.
비지도 학습 사용 사례의 예는 고객 세분화입니다. 다양한 산업 분야에서 기업은 고객 기반을 더 잘 이해하여 마케팅 전략을 맞춤화하고 제품을 개인화하며 고객 경험을 최적화하는 것을 목표로 합니다. 비지도 학습 알고리즘을 사용하여 공유된 특성과 행동에 따라 고객을 별개의 그룹으로 분류할 수 있습니다.
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클러스터링과 같은 비지도 학습 기술을 적용함으로써 기업은 고객 데이터 내에서 의미 있는 패턴과 그룹을 발견할 수 있습니다. 예를 들어 클러스터링 알고리즘은 유사한 구매 습관, 인구 통계 또는 선호도를 가진 고객 그룹을 식별할 수 있습니다. 이 정보를 활용하여 타겟 마케팅 캠페인을 만들고 제품 추천을 최적화하며 고객 만족도를 높일 수 있습니다.
주요 알고리즘 클래스
감독 학습 알고리즘
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선형 모델: 피처와 대상 변수 간의 선형 관계를 기반으로 연속 변수를 예측하는 데 사용됩니다.
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트리 기반 모델: 예측 또는 분류를 수행하기 위해 일련의 이진 결정을 사용하여 구성됩니다.
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앙상블 모델: 보다 정확한 예측을 위해 여러 모델(트리 기반 또는 선형)을 결합하는 방법입니다.
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신경망 모델: 여러 기능이 네트워크의 노드로 작동하는 인간의 뇌를 느슨하게 기반으로 하는 방법입니다.
비지도 학습 알고리즘
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계층적 클러스터링: 클러스터를 반복적으로 병합하거나 분할하여 클러스터 계층을 구축합니다.
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비계층적 클러스터링: 유사성에 따라 데이터를 별개의 클러스터로 나눕니다.
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차원 감소: 가장 중요한 정보를 보존하면서 데이터의 차원을 줄입니다.
모델 평가
지도 학습
지도 학습 모델의 성능을 평가하기 위해 정확도, 정밀도, 재현율, F1 점수 및 ROC-AUC를 포함한 다양한 메트릭이 사용됩니다. k-겹 교차 검증과 같은 교차 검증 기술은 모델의 일반화 성능을 추정하는 데 도움이 될 수 있습니다.
비지도 학습
비지도 학습 알고리즘을 평가하는 것은 실측 정보가 없기 때문에 더 어려운 경우가 많습니다. 실루엣 점수 또는 관성과 같은 메트릭을 사용하여 클러스터링 결과의 품질을 평가할 수 있습니다. 시각화 기술은 또한 클러스터 구조에 대한 통찰력을 제공할 수 있습니다.
팁과 트릭
지도 학습
- 입력 데이터를 전처리하고 정규화하여 모델 성능을 향상시킵니다.
- 대치 또는 제거를 통해 누락된 값을 적절하게 처리합니다.
- 기능 엔지니어링은 관련 패턴을 캡처하는 모델의 기능을 향상시킬 수 있습니다.
비지도 학습
- 도메인 지식을 기반으로 하거나 팔꿈치 방법과 같은 기술을 사용하여 적절한 클러스터 수를 선택합니다.
- 데이터 포인트 간의 유사성을 측정하기 위해 다른 거리 메트릭을 고려하십시오.
- 과적합을 방지하기 위해 클러스터링 프로세스를 정규화합니다.
요약하면 기계 학습에는 수많은 작업, 기술, 알고리즘, 모델 평가 방법 및 유용한 힌트가 포함됩니다. 실무자는 이러한 측면을 이해함으로써 기계 학습을 실제 문제에 효율적으로 적용하고 데이터에서 중요한 통찰력을 얻을 수 있습니다. 주어진 코드 예제는 감독 및 비지도 학습 알고리즘의 활용을 보여주고 실제 구현을 강조합니다.
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