머신러닝 알고리즘을 처음 접하는 많은 분들이 고민하는 내용이 있습니다. 바로 머신러닝을 진행할 때 알고리즘을 어디 껄로 사용해야 하는지에 대한 질문인데요. 머신러닝의 알고리즘 종류에 대해서 자세히 알아보고 어떤 종류를 선정해야 할지 하나씩 알아보도록 하겠습니다.
머신러닝 알고리즘
많은 개발자분들이 알고리즘을 선택할 때 고민을 많이 하시죠. 이건 사실 영상편집자가 어떤 영상편집 툴을 사용하냐?에 따른 것으로 사실 자신에게 가장 최적화된 알고리즘을 사용하면 됩니다. 그러기 위해서는 먼저 알고리즘 별로 어떤 특징과 장점이 있는지 알아야만 선택을 하실 수 있는데요. 그 내용을 자세히 알아보겠습니다.
알고리즘의 선택하기 위한 요소
머신러닝 알고리즘을 선택하기 위한 요소는 4가지로 나뉩니다. 1. 데이터의 크기,품질,특성 2. 가용 계산 시간 3. 작업의 긴급성 4. 알고리즘 데이터를 이용하여 하고 싶은 작업 이 4가지 요소에 따라서 여러분에게 적합한 머신러닝 알고리즘이 달라집니다.
사실 이미 숙련된 개발자들도 각각의 알고리즘을 전부 사용해본 것이 아니기 때문에 어떤 알고리즘을 써라라고 확실하게 이야기할 수 없습니다. 자신이 오래 써온 알고리즘이 어떤 작업을 하더라도 더 익숙하기 때문이겠죠. 그렇기에 사실 알고리즘을 선택할 때 범용성을 빼놓을 수는 없습니다.
머신러닝 알고리즘 유형
이제는 각각의 요소에 맞게 어떤 알고리즘을 사용하면 좋을지 각각의 알고리즘의 유형과 장점을 알아보도록 하겠습니다.
1. 지도 학습 (Supervised learning)
지도 학습은 개발자라면 다들 한 번쯤은 들어보셨던 알고리즘일 겁니다. 지도 학습 알고리즘은 사례들을 기반으로 예측을 진행하는 알고리즘입니다. 어려우실 수 있지만, 간단하게 이야기를 드리자면 과거에 일어난 예시나 사건들의 결과를 모아서 미래의 결과치를 예측하는 알고리즘입니다. 지도 학습 알고리즘을 이용해서 학습용 데이터를 분석합니다.
선형 회귀
회귀 알고리즘은 대상 변수가 연속적이거나 숫자일 때 사용되는 구조입니다. 데이터를 가장 잘 나타낼 수 있는 곡선이나 선을 피팅하여 입력 기능과 출력 기능 간의 관계를 만들어냅니다. 선형 회귀 뿐만 아니라 다항식 회귀, 서포트 백터 회귀 등 회귀 알고리즘의 일반적인 예시들 중 하나입니다.
분류
분류는 대상 변수가 범주형이거나 불연속형일 때 사용되는 알고리즘입니다. 해당 기능을 기반으로 미리 정의된 내용 또는 범주에 데이터 포인트를 할당하여 결정을 내립니다. 분류에 속하는 알고리즘은 결정트리, 로지스틱 회귀, 지원벡터 머신 등이 사용되고 있습니다.
2. 준지도 학습 (Semi-supervised learning)
준지도 학습은 지도 학습보다 더 빠르게 데이터 분류를 할 수 있습니다. 이게 무슨 의미인지 모르시겠다면 계속 읽어주세요. 지도학습은 데이터 분류 작업에 굉장히 많은 비용과 시간이 소모 됩니다. 이게 단점으로 작용하는 것이죠. 하지만 여러분들이 빠르게 머신러닝 알고리즘을 사용하여 작업을 완료해야 한다면 준지도 학습을 사용해볼 수 있습니다. 분류된 자료가 한정적이라면 더욱 안성맞춤입니다. 지도 학습을 개선하기 위해서 미분류 사례를 이용하는 것인데요. 소량의 데이터와 미분류 사례 데이터를 사용하기에 정확성은 떨어질 수 있으나 더 빠르게 데이터 분류를 하여 빠른 작업이 가능한 알고리즘 형태입니다.
3. 비지도 자율 학습 (Unsupervised learning)
비지도 학습은 머신러닝을 진행할 때 미분류 데이터만 제공을 받는 알고리즘입니다. 의도하는 결과가 없다면 이 알고리즘을 사용할 때 도움이 될 것입니다. 입력 데이터 집합을 비슷한 친구들끼리 모아서 분류를 하도록 설정되어 있습니다.
클러스터링
클러스터링 알고리즘은 비지도 자율 학습 중 한가지 입니다. 고유한 유사성을 기반으로 유사한 데이터를 함께 그룹화 하여 분석합니다. 사전에 정의된 레이블이 없이도 데이터 내에서 자연스러운 유사성을 찾아내는 것이 유용합니다. 계층적 클러스터링 및 DBSCAN 등의 알고리즘이 클러스터링 알고리즘으로 널리 사용되고 있습니다.
차원 감소
차원 감소 알고리즘은 사실 말이 좀 어려울 수도 있습니다. 이 알고리즘은 필수적인 정보를 보존하면서 데이터 기능 또는 변수의 수를 줄이는 것을 목표로 하는 알고리즘입니다. 복잡한 데이터 세트를 굉장히 간단하게 만들어주고 단순화 시키는 것이 목적이기도 합니다. 분석 및 시각화를 위해서 관리하게 쉽게 만들기 때문에 간단하게 만들기 위한 작업을 하신다면 이를 추천드립니다. 차원 감소 알고리즘으로 사용되는 알고리즘은 PCA (Principal Componet Analysis), T-SNE(T-Distributed Stochastic Neighbor Embedding) 등이 있습니다.
4. 강화학습 알고리즘 (Reinforcement learning)
강화학습 알고리즘은 굉장히 신기한 알고리즘입니다. 환경으로부터의 피드백을 기반으로 행동을 분석하고 최적화합니다. 스스로 결정을 내릴 수 있는 알고리즘입니다. 결정을 했을 때 성공인지 실패인지에 따라서 주어진 입력값에 대한 결정이 점차 업그레이드됩니다. 학습을 할수록 이 알고리즘은 결과 예측을 더 정확하게 하는 장점이 있습니다.
머신러닝 알고리즘 종류 총정리
머신러닝 알고리즘은 개발자라면 당연히 알고 있고 활용할 줄 알아야한다고 생각합니다. AI 시스템 기반을 형성하여 컴퓨터가 데이터를 학습하고 지능적인 결정을 내릴 수 있는 굉장히 신기한 형태입니다. 이를 통해서 많은 IT 기술적 분야가 성장하고 있기도 합니다. 여러분들도 머신러닝 알고리즘 종류를 잘 선택하셔서 완벽한 개발자가 되시길 응원하겠습니다.
앞으로도 꾸준히 머신러닝과 관련된 전문적인 내용을 꾸준히 다뤄보도록 하겠습니다. 여러분들의 개발을 도와드리겠습니다.