머신러닝과 딥러닝 개념

SOOM·2023년 2월 27일

머신러닝이란?

머신러닝(Machine Learning)은 데이터를 이용하여 모델을 학습하고, 학습된 모델을 이용하여 새로운 데이터를 예측하는 기술입니다.

머신러닝 종류

지도학습(Supervised Learning)
비지도학습(Unsupervised Learning)
강화학습(Reinforcement Learning)

지도학습

레이블이 있는 학습 데이터를 이용하여 모델을 학습하는 방법입니다. 예를 들어, 이미지 분류 문제에서 학습 데이터는 이미지와 해당 이미지가 어떤 클래스에 속하는지를 나타내는 레이블로 이루어집니다. 지도학습은 분류(Classification)와 회귀(Regression) 문제를 해결하는 데 사용됩니다.

비지도학습

레이블이 없는 학습 데이터를 이용하여 모델을 학습하는 방법입니다. 예를 들어, 군집(Clustering) 문제에서 학습 데이터는 특징 벡터로 이루어진 데이터셋입니다. 비지도학습은 차원 축소(Dimensionality Reduction), 이상치 탐지(Anomaly Detection), 생성 모델(Generative Model) 등에 사용됩니다.

강화학습

환경과 상호작용하면서 학습을 진행하는 방법으로, 에이전트(agent)가 현재 상태를 인식하고 행동을 선택하여 보상(reward)을 얻는 방식으로 학습됩니다. 강화학습은 게임, 로봇 제어, 자율주행 등에 사용됩니다.

머신러닝 구성요소

특징(Feature)

학습 데이터의 입력값으로 사용되는 속성이나 변수를 의미합니다. 이미지 분류 문제에서는 특징은 픽셀 값이 될 수 있습니다.

모델(Model)

학습 데이터를 이용하여 예측을 수행하는 알고리즘입니다. 예를 들어, 로지스틱 회귀, 의사결정트리, SVM 등이 모델로 사용됩니다.

손실 함수(Loss Function)

학습 데이터와 모델의 출력값 사이의 차이를 측정하는 함수입니다. 모델을 학습하는 과정에서 손실 함수를 최소화하는 방향으로 모델을 학습합니다.

최적화 알고리즘(Optimization Algorithm)

손실 함수를 최소화하는 가중치와 편향을 찾는 알고리즘입니다. 대표적으로 SGD(Stochastic Gradient Descent), Adam 등이 있습니다.

머신러닝 프로세스

데이터 수집: 머신러닝 모델을 학습시키기 위해 필요한 데이터를 수집합니다.
데이터 전처리: 수집한 데이터를 분석하기 적합한 형태로 가공하거나, 누락된 데이터를 처리하는 등의 전처리 작업을 수행합니다.
모델 선택: 학습 데이터와 문제의 특성에 따라 적합한 모델을 선택합니다.
학습: 선택한 모델을 학습 데이터에 적용하여 가중치와 편향을 조정합니다.
검증: 학습한 모델의 성능을 검증하기 위해 검증 데이터를 사용하여 모델의 성능을 평가합니다.
예측: 검증을 마친 모델을 사용하여 새로운 데이터에 대한 예측을 수행합니다.
모델 개선: 예측 결과를 바탕으로 모델의 성능을 개선하기 위해 다시 데이터를 수집하거나, 모델을 변경하는 등의 작업을 수행합니다.

머신러닝은 다양한 분야에서 사용되고 있습니다. 예를 들어, 자연어 처리(NLP)에서는 텍스트 분류, 문서 요약, 기계 번역 등에 머신러닝이 사용됩니다. 이미지 처리에서는 이미지 분류, 객체 탐지, 세그멘테이션 등에 머신러닝이 사용됩니다. 또한, 의학 분야에서는 진단, 예측, 치료 등에 머신러닝이 사용되고 있습니다.

하지만 머신러닝은 데이터를 기반으로 모델을 학습하기 때문에 데이터의 품질이나 양에 따라 성능이 크게 달라질 수 있습니다. 따라서, 좋은 데이터 수집과 전처리가 중요합니다. 또한, 모델의 설계와 학습 알고리즘의 선택도 성능에 큰 영향을 미치기 때문에, 이를 고려하여 최적의 모델을 만드는 것이 중요합니다.

딥러닝이란?

딥러닝(Deep Learning)은 인공 신경망(Artificial Neural Network)을 이용한 기계학습(Machine Learning)의 한 분야로, 복잡한 패턴을 찾아내고 예측하는 데 사용됩니다. 딥러닝은 다층 신경망을 구성하고, 이를 학습하여 입력 데이터와 출력 데이터 사이의 관계를 찾아내는 것입니다. 딥러닝에서는 입력 데이터를 여러 층의 뉴런으로 구성된 신경망에 주입하고, 각 층마다 특정한 가중치(weight)와 편향(bias)을 조정하여 입력 데이터와 출력 데이터 사이의 관계를 모델링합니다. 이를 위해 학습 데이터를 이용하여 가중치와 편향을 최적화하는 과정을 거칩니다.

딥러닝 구성 요소

인공 신경망: 다층 신경망을 사용하여 입력 데이터와 출력 데이터 사이의 관계를 모델링하는 데 사용됩니다. 인공 신경망은 여러 개의 층(layer)으로 구성되어 있으며, 각 층은 여러 개의 뉴런(neuron)으로 구성됩니다.
가중치와 편향: 입력 데이터와 출력 데이터 사이의 관계를 모델링하는 데 사용되는 매개변수입니다. 가중치는 입력 데이터에 곱해지는 상수이며, 편향은 뉴런의 출력값에 더해지는 상수입니다.
활성화 함수: 뉴런의 출력값을 계산하는 데 사용되는 함수로, 비선형성을 추가하기 위해 사용됩니다. 대표적인 활성화 함수로는 ReLU, sigmoid, tanh 등이 있습니다.
손실 함수: 모델의 출력값과 실제값 사이의 차이를 측정하는 함수로, 모델의 학습을 이끄는 주요 요소 중 하나입니다. 대표적인 손실 함수로는 MSE(Mean Squared Error), Cross-Entropy 등이 있습니다.
최적화 알고리즘: 가중치와 편향을 최적화하기 위한 알고리즘으로, 대표적으로 SGD(Stochastic Gradient Descent), Adam 등이 있습니다.

딥러닝은 이미지 분류, 객체 감지, 자연어 처리 등 다양한 분야에서 사용되며, 대량의 데이터와 연산 리소스를 필요로 합니다. 최근에는 하드웨어의 발전과 고성능 라이브러리의 등장 등으로 인해 더욱 발전하고 있습니다.

y = ax + b

머신러닝에서도 자주 사용되는 식 중 하나입니다. 일반적으로는 입력 데이터(x)와 그에 대응하는 출력 데이터(y) 사이의 관계를 모델링하기 위해 사용됩니다.

여기서 x는 독립 변수(independent variable)로써, 모델의 입력값으로 사용되며, y는 종속 변수(dependent variable)로써, 모델이 예측하려는 값입니다. 이때 a는 x와 y의 관계를 설명하는 기울기(slope)를 나타내며, b는 y 절편(intercept)을 나타냅니다.

즉, y = ax + b 식은 입력 데이터와 출력 데이터 사이의 선형 관계를 모델링하기 위한 일종의 수식으로, 이를 이용하여 입력 데이터가 주어졌을 때, 해당 데이터에 대응하는 출력 값을 예측할 수 있습니다. 이러한 예측을 위해 머신러닝에서는 입력 데이터와 출력 데이터의 쌍을 학습 데이터로 사용하여 기울기 a와 절편 b를 학습하는 과정을 거치게 됩니다.

출처 - chat-gpt