머신 러닝 알고리즘이란?

정확한 예측을 위한 학습

머신 러닝 알고리즘은 함수를 학습할 수 있지만 주요 목적은 변수가 방정식에 추가될 때 데이터가 어떤 영향을 받을지 예측하는 것입니다. 하지만 시스템이 특정 데이터만을 사용하기 때문에 이러한 예측에는 오류가 발생할 수 있습니다.

머신 러닝 함수는 이러한 예측의 오차 정도를 줄이기 위해 최적화됩니다. 시간이 지나면서 알고리즘이 오차 범위를 줄여나갈 것입니다.

다양한 함수

머신 러닝 알고리즘마다 함수와 표현식에 대한 가정이 다릅니다. 따라서 가장 정확한 결과를 도출하는 알고리즘을 찾을 때까지 머신 러닝 문제에 다양한 알고리즘을 적용해야 합니다.

새롭게 머신 러닝 알고리즘을 만드는 방법

실용적인 머신 러닝 알고리즘을 개발하려면 시간과 노력을 들여야 하지만 그만한 가치가 있습니다.

새롭게 머신 러닝 알고리즘을 생성하려면 일단 기존의 신경망을 사용하고 다음의 간단한 단계를 따라 해보세요.

알고리즘을 이해하세요

먼저 만들려는 머신 러닝 알고리즘의 유형을 결정해야 합니다. 그런 다음 구조, 기능, 제한 사항을 익힙니다.

최대한 많이 연구하세요

서적, YouTube 등 온라인과 오프라인에서 다양한 정보를 얻을 수 있습니다.

교재와 같은 자료에는 알고리즘에 대한 심층적인 수학 정보가 있습니다. 이해하기 쉬운 콘텐츠와 실용적인 예제를 원하신다면 튜토리얼 영상을 시청하거나 블로그 게시물을 확인하세요.

복잡한 문제를 나눠서 해결하세요

머신 러닝 알고리즘을 만드는 것은 어렵게 느껴질 수 있습니다. 하지만 먼저 작업을 작은 부분으로 나누면 쉽게 진행할 수 있습니다.

알고리즘 전체를 한꺼번에 구축하지 말고 한 번에 한 부분씩 해결해 보세요. 예를 들어, 데이터 세트를 학습시키기 전에 알고리즘이 이를 읽을 수 있는지 확인하세요. null 값이나 범주형 데이터를 처리하는 방법을 학습시키세요. 증분 방식을 사용하면 프로세스를 더 쉽게 이해할 수 있으며 나중에 디버깅 시간을 줄일 수 있습니다.

간단하게 시작하세요

알고리즘에서 실행할 소규모의 간단한 데이터 세트를 선택하세요. 그러면 알고리즘 코드에 수동으로 쉽게 입력할 수 있습니다. 개발자가 디지털 디바이스를 만들 때 사용하는 일반적인 논리 게이트인 NAND 게이트를 사용하는 것이 좋습니다.

알고리즘을 테스트해 보세요

알고리즘에 대해 몇 가지 간단한 테스트를 실행하고 최적화한 다음, 더 큰 실제 데이터 세트에 테스트를 적용합니다. 필요에 따라 이전으로 돌아가 조정하여 오차 범위를 줄입니다. 가능하다면 설정된 머신 러닝 시스템에서 이미 분석된 데이터를 사용하여 새로운 알고리즘의 정확성을 평가합니다.

기록을 남기세요

마지막으로, 이 과정에서 배운 모든 것을 기록합니다. 그러면 무엇이 효과적인지, 향후 프로세스를 어떻게 간소화할 수 있는지를 더욱 잘 이해할 수 있습니다.

머신 러닝 알고리즘의 장단점

머신 러닝 알고리즘을 사용하면 많은 장점을 누릴 수 있습니다. 그러나 단점 또한 적지 않습니다. 머신 러닝을 최대한 활용할 수 있도록 몇 가지 장단점을 살펴보겠습니다.

주요 이점

1. 알고리즘이 작성되면 사람의 상호 작용이 거의 혹은 전혀 필요하지 않습니다. 머신 러닝 알고리즘이 활성화된 후에는 지속적으로 입력하지 않아도 분석 기능이 향상되고 예측을 수행합니다.
2. 트렌드와 패턴을 쉽게 파악할 수 있습니다. 머신 러닝 알고리즘은 사람의 노력 없이도 e커머스 쇼핑 습관과 같은 소비자 행동의 패턴과 트렌드를 정확히 찾아냅니다.
3. 알고리즘은 실행과 동시에 지속적으로 향상됩니다. 시간이 지남에 따라 머신 러닝 알고리즘은 과거 데이터를 참조하므로 효율성과 정확도가 높아집니다.
4. 복잡한 데이터를 처리할 수 있습니다. 머신 러닝 알고리즘은 다차원 데이터를 처리할 수 있으므로 다양한 변수를 포함하는 대규모 데이터 세트로 작업할 수 있습니다.
5. 다양한 서비스에 적용할 수 있습니다. 머신 러닝 알고리즘은 의료부터 e커머스에 이르기까지 다양한 업계에서 사용됩니다.

잠재적 단점

1. 학습하려면 많은 양의 데이터가 필요합니다. 머신 러닝 알고리즘을 학습하고 강화하려면 편향적이지 않은 대량의 고품질 데이터를 수집해야 합니다.
2. 장기간 실행하려면 많은 시간이 필요합니다. 머신 러닝 알고리즘이 데이터를 수집, 분석, 학습할 시간이 있어야 합니다. 또한 성능을 높이려면 광범위한 컴퓨팅 리소스를 도입해야 합니다.
3. 결과를 해석하기 어려울 수 있습니다. 머신 러닝 알고리즘이 이해하기 쉬운 결과를 생성하도록 하려면 의도한 활용 사례에 적합한 수식을 선택해야 합니다.
4. 머신 러닝은 오류에 취약할 수 있습니다. 머신 러닝 알고리즘은 자율적으로 실행되지만, 특히 잘못된 알고리즘 유형을 사용하거나 저품질의 데이터를 제공하는 경우 오류가 발생하기 쉽습니다.

머신 러닝 알고리즘의 단점을 염두에 두고 이 혁신적인 기술을 적절하게 사용하면 자사 데이터로 실용적인 예측을 수행할 수 있습니다.

머신 러닝 알고리즘의 유형

지도 학습

지도 학습을 통해 입력과 출력을 포함하는 레이블이 지정된 데이터 세트를 머신 러닝 알고리즘에 제공할 수 있습니다. 알고리즘은 제공된 입력을 사용하여 원하는 출력을 얻기 위한 함수 또는 방식을 찾습니다.

각 테스트 라운드가 끝나면 알려진 오류를 수정하여 알고리즘이 실수로부터 학습하도록 할 수 있습니다.

반지도 학습

반지도 학습 시에는 알고리즘에 레이블이 지정된 정보와 레이블이 지정되지 않은 정보가 모두 제공됩니다. 레이블이 지정된 데이터에는 알고리즘이 데이터를 이해하는 데 도움이 되는 태그가 포함되어 있는 반면, 레이블이 지정되지 않은 데이터에는 어떠한 태그도 포함되어 있지 않습니다.

레이블이 지정되지 않은 데이터와 레이블이 지정된 데이터를 혼합하여 구조화되지 않은 정보를 분석하도록 알고리즘을 학습시킵니다.

강화 학습

강화 학습은 체계적인 프로세스를 사용하여 학습 프로세스를 가속화합니다. 머신 러닝 알고리즘에 상세한 매개 변수, 작업, EDN(extensible data notation) 값을 제공해야 합니다.

이 접근 방식은 가장 많은 사람의 개입이 필요하지만, 시행착오 분석 프로세스를 사용하여 오류를 줄이도록 알고리즘을 학습시키는 데 매우 효과적입니다.

비지도 학습

비지도 학습에서는 알고리즘에 레이블이 지정되지 않은 데이터를 제공하고 데이터 세트 간의 상관관계를 알고리즘이 자유롭게 결정하도록 할 수 있습니다. 그러면 머신 러닝 알고리즘이 독립적으로 대규모 데이터세트를 분석합니다.

머신 러닝 진화 알고리즘이란?

머신 러닝 진화 알고리즘은 복잡한 문제를 해결하기 위해 유기체의 행동을 모방하는 컴퓨터 애플리케이션으로 변화, 합성, 복제 등의 메커니즘을 활용합니다.

전형적인 머신 러닝 알고리즘은 시행착오를 기반으로 하는 반면, 진화 알고리즘은 자연 선택과 같은 프로세스를 사용합니다.

각 분석 라운드가 끝나면 진화 알고리즘은 예측 목록에서 ‘약한’ 솔루션을 제거하고 ‘강한’ 솔루션을 유지합니다. 이 프로세스의 목표는 어떤 조치가 원하는 출력을 얻을 가능성이 가장 높은지 식별하는 것입니다.

머신 러닝 진화 알고리즘은 다음과 같은 상당한 비즈니스 이점을 제공합니다.

• 거의 모든 문제를 유연하게 처리
• 가능한 모든 조치를 검토 및 최적화
• 수많은 잠재적 문제에 대한 솔루션 무제한 제공

진화 알고리즘은 변수가 많은 복잡한 데이터 세트를 검토할 수 있는 최고의 툴입니다. 머신 러닝에 대해 자세히 살펴보고 AI와 어떻게 다른지 알아보세요.

인기 있는 머신 러닝 알고리즘

다양한 머신 러닝 알고리즘 중 가장 널리 사용되는 알고리즘은 다음과 같습니다.

• 선형 회귀. 선형 회귀 통계 모델을 사용하면 종속 변수와 독립 변수 간의 관계를 예측할 수 있습니다. 예를 들어, 선형 회귀 모델을 통해 클릭당 광고료 지불(pay-per-click, PPC) 마케팅 예산의 증가가 리드, 참여, ROI에 어떤 영향을 미치는지 추정할 수 있습니다.
• 로지스틱 회귀. 이 통계 모델은 0 또는 1 등 이진값을 추정하는 데 사용됩니다. 로지스틱 회귀를 통해 특정 이벤트가 발생할 가능성을 예측할 수 있습니다.
• K-최근접 이웃(K-nearest neighbors, KNN)알고리즘. KNN 알고리즘은 회귀 문제나 분류 문제를 해결하는 데 사용할 수 있습니다. 분류의 경우, 주변 이웃들의 ‘다수결 방식’을 통해 새로운 데이터 포인트를 분류합니다. 새로운 케이스는 가장 유사한 그룹에 할당됩니다.
• 의사 결정 트리 알고리즘. 가장 널리 사용되는 알고리즘 중 하나로, 데이터 과학자가 문제를 분류하는 데 도움이 됩니다. 알고리즘은 주요 독립 변수 또는 속성을 기반으로 데이터 세트를 여러 동종 그룹으로 나눕니다. 그런 다음 이러한 그룹을 역트리와 같은 그래프로 표시합니다.

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