머신러닝(Machine Learning)은 인공지능의 한 분야로, 알고리즘을 통해 데이터로부터 학습하고, 패턴을 인식하며, 결정을 내리는 모델을 만드는 과정이다. 머신러닝의 주요 목표는 새로운 데이터에 대한 예측이나 분류를 자동으로 수행하는 일반화된 모델을 생성하는 것이다.
머신러닝 워크플로우는 다음과 같은 일반적인 단계로 구성된다.
- 문제 정의 - 머신러닝 프로젝트의 첫 번째 단계는 문제를 정의하는 것이다. 이 단계에서는 어떤 데이터를 수집할 것인지, 어떤 문제를 해결하고자 하는지 등을 명확하게 해야 한다.
- 데이터 수집 - 머신러닝 모델을 학습시키기 위해서는 데이터가 필요하다. 이 단계에서는 필요한 데이터를 수집하고 준비한다. 데이터가 준비되면, 데이터를 분석하고, 불필요한 데이터를 제거하고, 결측치나 이상치를 처리하는 등의 데이터 정제 작업이 필요하다.
- 데이터 전처리 - 수집한 데이터를 머신러닝 모델에 적용하기 전에 데이터를 전처리하는 작업이 필요하다. 이 단계에서는 데이터를 정규화하거나 표준화하고, 특성 선택, 차원 축소 등의 작업을 수행할 수 있다.
- 모델 선택 및 학습 - 모델을 선택하고 선택한 모델을 학습시키는 단계다. 이 단계에서는 선택한 알고리즘을 사용하여 데이터를 학습시키고 모델을 생성한다.
- 모델 평가 - 모델을 평가하고, 성능을 확인한다. 이 단계에서는 모델이 학습 데이터에서 잘 동작하는지 검증한다. 또한, 모델이 일반화할 수 있는지 검증한다.
- 하이퍼파라미터 튜닝 - 모델 성능을 향상시키기 위해 하이퍼파라미터를 조정한다. 이 단계에서는 다양한 하이퍼파라미터 값을 시도하고 최적의 조합을 찾는다.
- 모델 배포 - 모델을 배포하고 새로운 데이터를 예측한다. 이 단계에서는 모델이 실제 데이터를 예측하고 이를 활용한다. 또한, 모델을 업데이트하고 유지보수하는 작업도 필요하다.
머신러닝은 크게 세 가지 학습 방법으로 나뉜다.
- 지도학습(Supervised Learning): 지도학습은 레이블이 지정된 데이터(입력-출력 쌍)를 사용하여 모델을 학습시키는 방법이다. 지도학습은 주로 회귀(Regression)와 분류(Classification) 문제에 사용된다. 대표적인 지도학습 알고리즘은 선형 회귀, 로지스틱 회귀, 의사결정 트리, 랜덤 포레스트, 서포트 벡터 머신, k-최근접 이웃 등이 있다.
- 비지도학습(Unsupervised Learning): 비지도학습은 레이블이 없는 데이터를 사용하여 모델을 학습시키는 방법이다. 데이터의 숨겨진 구조나 패턴을 찾는 데 사용되며, 주로 클러스터링(Clustering)과 차원 축소(Dimensionality Reduction) 문제에 활용된다. 대표적인 비지도학습 알고리즘은 k-평균 클러스터링, 계층적 클러스터링, DBSCAN, PCA(주성분 분석), t-SNE 등이 있다.
- 강화학습(Reinforcement Learning): 강화학습은 에이전트(agent)가 환경(environment)과 상호작용하면서 얻은 정보를 바탕으로 보상(reward)을 최대화하는 의사결정 전략을 학습하는 방법이다. 강화학습은 주로 로봇 제어, 게임, 자원 최적화 등의 문제에 적용된다. 대표적인 강화학습 알고리즘은 Q-러닝(Q-Learning), 딥 Q-네트워크(Deep Q-Network), 정책 그래디언트(Policy Gradient), Proximal Policy Optimization 등이 있다.
