머신러닝 기초, 용어 쉽게 이해하기

초보자를 위한 머신러닝 용어 정리

머신러닝은 데이터로부터 학습하여 예측하거나 결정을 내리는 컴퓨터 과학의 한 분야입니다. 이 기술이 널리 사용되면서 관련 용어들이 많이 생겼고, 초보자들은 이 용어들을 이해하는 것이 중요합니다. 본 글에서는 머신러닝의 다양한 기본 용어를 정리하여 초보자들이 쉽게 접근할 수 있도록 돕겠습니다.

1. 머신러닝이란?

머신러닝은 인공지능(AI)의 한 분류로, 사람의 개입 없이도 컴퓨터가 데이터에서 학습하여 패턴을 인식하고 결과를 도출하는 기술입니다. 머신러닝 알고리즘은 데이터 입력을 통해 '학습'하고, 이를 바탕으로 새로운 데이터를 처리할 수 있는 능력을 갖춥니다.

2. 주로 사용되는 머신러닝 용어

2.1. 데이터셋

데이터셋은 머신러닝 모델의 학습 및 평가를 위한 데이터의 집합입니다. 데이터셋은 여러 가지 형식으로 존재할 수 있습니다.

• 훈련 데이터셋: 모델을 학습하는 데 사용되는 데이터입니다.
• 검증 데이터셋: 모델의 성능을 조정하기 위해 사용되는 데이터입니다.
• 테스트 데이터셋: 모델의 최종 성능을 평가하는 데 사용되는 데이터입니다.

2.2. 피처(Feature)

피처는 모델이 학습하는 데 사용하는 데이터의 각 열(column)을 의미합니다. 예를 들어, 집 값 예측 모델의 경우 '면적', '위치', '방 개수' 등이 피처가 됩니다.

2.3. 레이블(Label)

레이블은 각 데이터 포인트에 대한 정답입니다. 예를 들어, 이메일 스팸 분류 모델에서 스팸 여부가 레이블로 사용될 수 있습니다.

2.4. 알고리즘

알고리즘은 주어진 데이터로부터 학습하여 예측을 수행하는 절차입니다. 머신러닝에서 사용되는 대표적인 알고리즘으로는 다음과 같은 것들이 있습니다:

• 선형 회귀(Linear Regression)
• 로지스틱 회귀(Logistic Regression)
• 결정 트리(Decision Tree)
• 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine)
• 신경망(Neural Network)

2.5. 과적합/과소적합

과적합(overfitting)은 모델이 훈련 데이터에 너무 맞춰져서 새로운 데이터에 대한 예측이 정확하지 않은 경우를 의미합니다. 반대로 과소적합(underfitting)은 모델이 훈련 데이터조차 잘 학습하지 못해 성능이 낮은 경우입니다.

3. 머신러닝의 종류

3.1. 지도학습(Supervised Learning)

지도학습은 입력 데이터와 해당하는 레이블이 함께 주어져 있는 경우입니다. 알고리즘은 이 데이터로부터 패턴을 찾아 새로운 데이터에 대해 예측할 수 있습니다. 예시로는 분류와 회귀 문제가 있습니다.

3.2. 비지도학습(Unsupervised Learning)

비지도학습은 입력 데이터만 주어지고 레이블이 없는 경우입니다. 알고리즘은 데이터의 패턴을 탐색하거나 군집화합니다. 대표적인 예로 클러스터링이 있습니다.

3.3. 강화학습(Reinforcement Learning)

강화학습은 에이전트가 환경과 상호작용하면서 보상을 최대화하도록 학습하는 방법입니다. 게임이나 로봇 제어와 같은 분야에서 많이 활용됩니다.

4. 일반적인 머신러닝 기법

4.1. 선형 회귀(Linear Regression)

선형 회귀는 입력 변수와 출력 변수 간의 선형 관계를 모델링하는 방법입니다. 주어진 데이터 점들을 가장 잘 나타내는 직선을 찾아냅니다.

4.2. 로지스틱 회귀(Logistic Regression)

로지스틱 회귀는 이진 분류 문제를 해결하기 위해 사용하는 통계적 방법입니다. 확률적 결과를 제공합니다.

4.3. 결정 트리(Decision Tree)

결정 트리는 데이터를 분류하기 위해 트리 구조를 사용하는 알고리즘입니다. 각 노드는 데이터의 특정 피처에 대한 질문을 던지고, 가지는 그 질문의 답변에 따라 분기합니다.

4.4. 신경망(Neural Networks)

신경망은 사람이 뇌의 구조에서 영감을 얻은 알고리즘입니다. 입력층, 은닉층, 출력층으로 구성되어 있으며, 비선형 관계를 학습할 수 있습니다.

5. 데이터 전처리

데이터 전처리는 머신러닝 모델을 훈련하는 데 필요한 데이터를 준비하는 과정입니다. 이는 주요 단계들로 구성됩니다:

• 결측치 처리: 누락된 데이터를 처리하여 모델의 성능을 향상시킵니다.
• 정규화: 특성의 범위를 일정하게 조정하여 모델의 학습을 돕습니다.
• 특성 선택: 중요한 피처만 선택하여 모델의 복잡성을 줄입니다.

6. 모델 평가

모델 평가란 훈련된 모델의 성능을 측정하는 과정을 의미합니다. 주로 사용되는 평가 지표는 다음과 같습니다:

• 정확도(Accuracy)
• 정밀도(Precision)
• 재현율(Recall)
• F1 Score

7. 머신러닝 도구 및 라이브러리

머신러닝을 위한 다양한 도구와 라이브러리가 존재합니다. 대표적인 것들로는 다음과 같습니다:

• 파이썬(Python): 머신러닝에 가장 많이 사용되는 프로그래밍 언어입니다.
• 사이킷런(Scikit-learn): 머신러닝 알고리즘을 구현한 파이썬 라이브러리입니다.
• 텐서플로(TensorFlow): 구글이 개발한 신경망 라이브러리입니다.
• 파이토치(PyTorch): 페이스북이 개발한 신경망 라이브러리로, 연구 및 생산 환경에서 사용됩니다.

8. 결론

머신러닝은 최근 여러 분야에서 큰 주목을 받으며 발전하고 있습니다. 초보자라면 위에서 소개한 용어들을 중심으로 기초 지식을 쌓아가며, 실습을 통해 더욱 깊이 있는 이해를 할 수 있습니다. 지속적인 학습과 실천을 통해 머신러닝 분야에서 유용한 기술을 익히시길 바랍니다.