14.1 기계학습 소개

기계학습(Machine Learning, ML)은 데이터를 통해 컴퓨터가 학습하고 예측, 분류 등의 작업을 수행하는 알고리즘을 개발하는 인공지능(AI)의 한 분야입니다. 기계학습은 다양한 데이터 유형(텍스트, 이미지, 음성 등)과 다양한 애플리케이션에 사용됩니다.

파이썬은 기계학습에 널리 사용되는 언어 중 하나로, 다양한 라이브러리와 도구를 제공하며 쉽게 배울 수 있는 간결한 문법을 가지고 있습니다. 여기에서는 파이썬 기계학습의 몇 가지 주요 개념과 라이브러리를 소개합니다.

주요 기계학습 라이브러리 및 도구

• NumPy: 수치 연산을 위한 라이브러리로, 다차원 배열과 선형 대수 연산을 제공합니다.
• pandas: 데이터 조작 및 분석을 위한 라이브러리로, 데이터프레임 구조를 제공하여 효율적인 데이터 처리를 지원합니다.
• matplotlib: 데이터 시각화를 위한 라이브러리로, 다양한 차트와 그래프를 그리는데 사용됩니다.
• Scikit-learn: 기계학습 알고리즘을 제공하는 라이브러리로, 회귀, 분류, 클러스터링, 차원 축소 등 다양한 기능을 지원합니다.
• TensorFlow: 딥러닝을 위한 오픈소스 라이브러리로, 구글이 개발하였으며, 신경망 모델 개발 및 학습을 쉽게 할 수 있습니다.
• Keras: TensorFlow를 기반으로 하는 딥러닝 라이브러리로, 간결한 API를 제공하여 신경망 모델 개발을 쉽게 할 수 있습니다.
• PyTorch: 딥러닝 라이브러리로, Facebook이 개발하였으며, 동적 계산 그래프를 지원하여 디버깅이 쉽고 연구에 적합합니다.

기계학습의 주요 분류

• 지도학습(Supervised Learning): 레이블이 있는 데이터를 사용하여 모델을 학습시키고, 새로운 데이터에 대한 예측을 수행합니다. 지도학습은 회귀(Regression)와 분류(Classification) 문제로 구분할 수 있습니다.
  
  
• 비지도학습(Unsupervised Learning):레이블이 없는 데이터를 사용하여 모델을 학습시키고, 데이터의 패턴이나 구조를 찾는데 사용됩니다. 비지도 학습의 주요 알고리즘은 클러스터링(Clustering), 차원 축소(Dimensionality Reduction), 밀도 추정(Density Estimation) 등이 있습니다.
  
  
• 강화학습(Reinforcement Learning): 에이전트가 환경과 상호작용하며 보상을 최대화하는 행동을 학습하는 방법입니다. 이는 시행착오를 통해 학습하며, 최적의 정책(Policy)을 찾는데 사용됩니다.

기계학습 작업 흐름
기계학습 프로젝트를 수행할 때 일반적으로 다음과 같은 단계를 거칩니다.

1. 문제 정의: 풀고자 하는 문제를 명확하게 정의합니다. 이는 회귀, 분류, 클러스터링 등의 문제가 될 수 있습니다.
   
   
2. 데이터 수집: 문제를 해결하기 위해 필요한 데이터를 수집합니다. 이는 웹 크롤링, API, 데이터베이스 등 다양한 경로를 통해 수집할 수 있습니다.
   
   
3. 데이터 전처리: 수집된 데이터를 정제하고, 결측치나 이상치를 처리하며, 피처를 추출하거나 변환하는 등의 작업을 수행합니다.
   
   
4. 데이터 분할: 데이터를 학습용, 검증용, 테스트용으로 분할합니다. 이를 통해 모델의 일반화 성능을 평가하고, 과적합(Overfitting)을 방지할 수 있습니다.
   
   
5. 모델 선택 및 학습: 적절한 기계학습 알고리즘을 선택하고, 학습 데이터를 사용하여 모델을 학습시킵니다. 여러 알고리즘을 실험하여 가장 성능이 좋은 모델을 선택할 수 있습니다.
   
   
6. 모델 평가: 검증 데이터와 테스트 데이터를 사용하여 모델의 성능을 평가합니다. 정확도(Accuracy), 정밀도(Precision), 재현율(Recall), F1 스코어, ROC AUC 등 다양한 평가 지표를 사용할 수 있습니다.
   
   
7. 모델 튜닝: 하이퍼파라미터 튜닝, 피처 선택, 앙상블(Ensemble) 기법 등을 사용하여 모델의 성능을 개선할 수 있습니다.
   
   
8. 모델 배포: 학습된 모델을 실제 환경에 배포하여서 새로운 데이터에 대한 예측을 수행합니다. 이는 웹 서비스, API, 모바일 애플리케이션 등 다양한 방식으로 구현될 수 있습니다.
   
   
9. 모니터링 및 유지 보수: 모델을 배포한 후에는 성능을 지속적으로 모니터링하고 필요에 따라 업데이트합니다. 새로운 데이터를 사용하여 모델을 재학습시키거나, 하이퍼파라미터를 다시 튜닝하는 등의 작업을 수행할 수 있습니다.

예제: 붓꽃(Iris) 데이터셋을 사용한 분류

Scikit-learn 라이브러리를 사용하여 붓꽃 데이터셋에 대한 분류 모델을 만들어보겠습니다. 이 데이터셋은 3개의 붓꽃 종(setosa, versicolor, virginica)에 대한 꽃잎과 꽃받침의 너비와 길이를 담고 있습니다.

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 데이터 불러오기
iris = load_iris()
X, y = iris.data, iris.target

# 데이터 분할
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 데이터 정규화
scaler = StandardScaler()
X_train_scaled = scaler.fit_transform(X_train)
X_test_scaled = scaler.transform(X_test)

# 모델 선택 및 학습
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)
knn.fit(X_train_scaled, y_train)

# 예측 및 성능 평가
y_pred = knn.predict(X_test_scaled)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f"Accuracy: {accuracy:.2f}")

위 예제에서는 붓꽃 데이터셋을 불러와서 K-최근접 이웃(K-Nearest Neighbors, KNN) 알고리즘을 사용하여 분류 모델을 학습시키고, 테스트 데이터에 대한 정확도를 계산하였습니다. 이 과정에서 데이터 분할과 정규화를 수행하였으며, Scikit-learn 라이브러리의 다양한 함수와 클래스를 사용하였습니다.