머신러닝과 인공지능까지, 지도 학습과 비지도 학습의 이해 #74

이번 글에서는 최근 인공지능과 함께 급속도로 발전하고 있는 머신러닝(Machine Learning)에 대해 다뤄보겠습니다. 그 의미와 종류, 작동 원리를 살펴보고 우리 생활에서 적용되고 있는 사례까지 정리해 보며, 머신 러닝이 우리의 일상에 어떤 방식으로 영향을 미치고 있는지 정리해 보겠습니다.

머신러닝(ML, Machine Learning)

여러분이 아침에 눈을 뜨고 스마트폰을 확인하면서 하루를 시작할 때, 이미 머신러닝과 상호작용하고 있다는 사실을 알고 계셨나요? 머신러닝(Machine Learning)은 인공지능(AI)의 한 분야로, 컴퓨터가 명시적인 프로그래밍 없이 데이터를 통해 학습하고 결정을 내리는 기술입니다.

머신러닝은 쉽게 말해, 컴퓨터가 경험을 통해 학습하는 것입니다. 사람처럼 데이터를 분석하고 패턴을 찾아내며, 그 패턴을 기반으로 새로운 데이터를 예측하거나 분류하는 작업을 수행합니다. 예를 들어, 이메일 스팸 필터링 시스템은 수많은 이메일을 분석하여 스팸 메일의 특징을 학습한 후, 새로운 이메일이 스팸인지 아닌지 판단하는 것입니다.

머신러닝과 전통적 프로그래밍의 차이점
머신러닝과 전통적 프로그래밍의 핵심 차이점은 다음과 같이 설명할 수 있습니다.

1. 접근 방식
   • 전통적 프로그래밍은 개발자가 수동으로 규칙과 로직을 코딩하여 문제를 해결합니다.
   • 머신러닝은 데이터로부터 패턴을 스스로 학습하여 모델을 만들고, 그 모델을 사용하여 새로운 데이터에 대한 예측이나 의사결정을 수행합니다.
2. 유연성
   • 전통적 프로그래밍은 규칙이 고정되어 있어 새로운 상황에 대처하기 어렵습니다.
   • 머신러닝은 데이터가 변화하면 모델을 재학습할 수 있어 새로운 패턴에 적응할 수 있습니다.
3. 문제 유형
   • 전통적 프로그래밍은 규칙 기반의 논리적 문제를 잘 해결합니다.
   • 머신러닝은 패턴 인식, 예측, 분류 등 복잡한 문제에 더 적합합니다.
4. 데이터 의존성
   • 전통적 프로그래밍은 데이터에 크게 의존하지 않습니다.
   • 머신러닝은 대량의 데이터가 필수적이며, 데이터 품질이 모델 성능을 좌우합니다.
5. 투명성
   • 전통적 프로그래밍의 로직은 개발자가 작성했기에 투명하고 해석 가능합니다.
   • 머신러닝 모델의 내부 동작 원리는 블랙박스 형태로 완전히 이해하기 어려운 경우가 많습니다.

결과적으로 규칙 기반의 논리적 문제라면 전통적 프로그래밍이, 데이터 기반의 예측 및 패턴 인식 문제라면 머신러닝이 더 적합한 접근 방식입니다. 최근에는 두 방식을 상호 보완적으로 활용하는 하이브리드 시스템도 인기를 얻고 있습니다.

머신러닝의 종류

머신러닝의 세계는 매우 다양하며, 그 속에는 여러 가지 학습 방법이 존재합니다. 각각의 방법은 데이터의 특성과 목적에 따라 달라지며, 다양한 문제를 해결하는 데 활용됩니다. 이번에는 머신러닝의 주요 종류인 지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습에 대해 알아보겠습니다.

지도 학습 (Supervised Learning)
지도 학습은 가장 흔히 사용되는 머신러닝 기법으로, 명확한 정답이 있는 데이터를 이용해 모델을 학습시키는 방법입니다. 지도 학습의 목적은 새로운 데이터에 대해 정확한 예측을 하는 것입니다. 다시 말하면, 지도 학습은 데이터에 이미 정답 레이블(label)이 존재하는 상황에서 머신러닝 모델을 훈련시키는 방식입니다. 레이블이란 입력 데이터에 대한 출력값을 의미합니다.

예를 들어, 고양이와 강아지 사진이 있다고 해봅시다. 지도 학습에서는 사전에 “이건 고양이”, “이건 강아지”라고 레이블이 붙어있는 데이터셋을 머신러닝 모델에 입력합니다. 그러면 모델이 고양이와 강아지 사진의 특징을 학습하게 됩니다. 이후 새로운 사진이 주어지면 모델이 그 특징을 바탕으로 고양이인지 강아지인지 분류할 수 있게 되는 거죠.

지도 학습은 크게 ‘분류(classification)’와 ‘회귀(regression)’ 문제로 나눌 수 있습니다. 고양이나 강아지 구분처럼 특정 카테고리로 데이터를 분류하는 것이 분류 문제이고, 주택 가격을 예측하는 것처럼 연속적인 값을 출력하는 것이 회귀 문제입니다.

지도 학습의 장점은 정확한 데이터를 바탕으로 학습할 수 있다는 점입니다. 하지만 데이터에 레이블을 수동으로 붙여야 하므로 시간과 노력이 많이 듭니다.

요약하자면, 지도 학습은 정답 레이블이 있는 데이터셋으로 머신러닝 모델을 훈련시켜 분류나 예측 작업을 수행하는 방식입니다. 딥러닝 모델 훈련에 많이 활용되는 중요한 학습 유형이죠.

비지도 학습 (Unsupervised Learning)
비지도 학습은 정답이 없는 데이터를 이용해 모델을 학습시키는 방법입니다. 이 방법의 목적은 데이터 내의 숨겨진 패턴이나 구조를 발견하는 것입니다. 다시 말해, 훈련 데이터에 미리 정의된 출력값이 없죠.

예를 들어, 고객 데이터가 있다고 해봅시다. 고객의 연령, 직업, 소득 수준 등 다양한 특성 정보가 있지만, 어떤 고객이 어떤 상품을 구매할지에 대한 레이블은 없습니다. 이때 비지도 학습 모델은 고객 데이터의 유사성을 바탕으로 스스로 고객 군집(클러스터)을 찾아냅니다. 이렇게 나눠진 군집별로 맞춤 마케팅을 할 수 있겠죠.

비지도 학습에는 주로 ‘클러스터링(clustering)’과 ‘차원 축소(dimensionality reduction)’ 기법이 사용됩니다. 클러스터링은 유사한 데이터끼리 그룹화하고, 차원 축소는 고차원 데이터를 저차원으로 축소해 시각화하는 방식이에요. 비지도 학습의 장점은 레이블 작업 없이 원시 데이터로부터 패턴을 자동으로 찾아낼 수 있다는 점입니다. 하지만 정답이 없으므로 모델의 성능을 명확히 평가하기 어려운 단점도 있죠.

실제 금융, 의료, 마케팅 등 다양한 분야에서 데이터 클러스터링과 패턴 발견에 유용하게 쓰이고 있습니다.

강화 학습 (Reinforcement Learning)
강화 학습은 행동과 보상을 통해 학습하는 방법입니다. 이 방법은 주로 게임, 로봇 공학 등에서 사용되며, 에이전트(Agent)가 환경과 상호작용하면서 최적의 행동을 학습하게 됩니다. 에이전트가 현재 상태를 인식하고 행동을 취하면, 환경으로부터 보상(reward) 또는 벌칙(penalty)을 받게 됩니다. 이 과정을 반복하며 에이전트는 최대의 보상을 얻을 수 있는 최적의 행동 방식을 터득하게 되죠.

예를 들어 체스 게임 AI를 만든다고 가정해봅시다. 체스 AI가 에이전트가 되고, 체스판이 환경이 됩니다. AI가 말을 움직이면(행동) 게임 규칙에 따라 보상이나 벌칙을 받게 되죠. 계속해서 수많은 게임을 플레이하며 AI는 체스 실력이 향상됩니다.

강화 학습의 가장 큰 특징은 정답 데이터(label)가 없다는 점입니다. 지도 학습과 달리 미리 정의된 정답이 주어지지 않고, 에이전트 스스로가 환경과의 상호작용을 통해 학습합니다. 강화 학습에서는 ‘정책(policy)’이라는 개념이 중요합니다. 정책이란 에이전트가 상황에 따라 어떤 행동을 취할지 정의하는 전략을 말합니다. 강화 학습의 목표는 최적의 정책을 찾는 것이죠.

최근에는 딥마인드의 알파고, 오픈AI의 큐리오시티 등에서 강화학습 기술이 큰 성과를 내며 주목받고 있습니다. 게임, 로봇제어, 자율주행, 휴먼-컴퓨터 인터렉션 등 다양한 분야에 응용되고 있습니다.

그러나 강화 학습은 수렴 시간이 오래 걸리고, 보상 설계가 어려운 등의 단점도 있습니다. 최근에는 이를 극복하기 위한 다양한 연구가 이뤄지고 있죠. 강화학습은 환경과의 상호작용을 통해 스스로 학습하는 머신러닝 기법으로, 정답 데이터 없이도 최적의 행동 방식을 찾을 수 있다는 특징을 가지고 있습니다.

머신러닝의 작업 흐름(Workflow)

머신러닝의 세계는 마치 복잡한 퍼즐과 같습니다. 이 퍼즐을 완성하기 위해서는 여러 단계가 필요하며, 각 단계마다 중요한 역할을 합니다. 이번에는 머신러닝의 기본 원리, 즉 데이터 수집부터 모델 학습, 평가까지의 과정을 알아보겠습니다.

1) 데이터 수집과 전처리
머신러닝의 첫 번째 단계는 데이터 수집입니다. 데이터는 머신러닝 모델의 연료와도 같아서, 모델이 제대로 학습하려면 양질의 데이터가 필요합니다.

데이터 수집:

• 데이터는 여러 소스에서 수집될 수 있습니다. 예를 들어, 웹사이트 로그, 센서 데이터, 소셜 미디어 포스트 등이 있습니다.
• 데이터가 많을수록 모델이 더 정확해질 가능성이 높습니다. 그러나 데이터의 양만큼이나 질도 중요합니다.

데이터 전처리:

• 수집한 데이터는 종종 결측값이 있거나 불완전할 수 있습니다. 따라서 데이터를 깨끗하게 만드는 과정이 필요합니다.
• 데이터 전처리에는 데이터 정제, 누락된 값 처리, 데이터 정규화 등이 포함됩니다.

예시로, 여러분이 다이어트를 위해 음식 일기를 작성한다고 생각해 보세요. 처음에는 여러 음식 데이터를 수집하고, 그 중 일부는 누락되거나 잘못 기록될 수 있습니다. 이를 수정하고 일관되게 정리하는 것이 데이터 전처리입니다.

2) 모델 학습
데이터가 준비되면, 이제 모델을 학습시킬 차례입니다. 학습 과정은 데이터에서 패턴을 찾아내고, 이를 기반으로 예측을 할 수 있는 모델을 만드는 것입니다.

예시로, 여러분이 시험을 위해 공부한다고 생각해 보세요. 여러 과목의 공부 자료를 수집하고, 이를 반복해서 학습하면서 시험에 나올 문제를 예측하는 과정이 모델 학습과 유사합니다.

3. 모델 평가
모델이 학습을 마치면, 이제 그 성능을 평가해야 합니다. 평가를 통해 모델이 실제로 얼마나 잘 작동하는지 확인할 수 있습니다.

평가 지표:

• 모델의 성능을 평가하는 다양한 지표가 있습니다. 예를 들어, 분류 문제에서는 정확도(Accuracy), 정밀도(Precision), 재현율(Recall) 등이 사용됩니다.
• 회귀 문제에서는 평균 제곱 오차(MSE), 평균 절대 오차(MAE) 등이 사용됩니다.

예시로, 여러분이 시험을 본 후 점수를 확인하는 과정을 생각해 보세요. 시험 점수를 통해 자신이 얼마나 잘 공부했는지 평가할 수 있으며, 부족한 부분을 보완하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

4) 예측 및 응용
모델 평가가 끝나면, 이제 실제로 모델을 응용할 차례입니다. 모델은 새로운 데이터를 예측하거나 분류하는 데 사용될 수 있습니다.

예측:

• 모델이 새로운 데이터를 입력받아 예측을 수행합니다. 예를 들어, 영화 추천 시스템은 사용자가 좋아할 만한 영화를 예측합니다.
• 모델이 예측한 결과를 바탕으로 다양한 응용이 가능합니다. 예를 들어, 의료 분야에서는 환자의 질병을 조기에 발견하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

응용:

• 모델은 다양한 산업에서 활용될 수 있습니다. 예를 들어, 금융 분야에서는 사기 탐지, 고객 분류 등에 사용됩니다.
• 또한, 자율 주행 자동차, 스마트 홈, 개인화된 마케팅 등에서도 머신 러닝 모델이 중요한 역할을 합니다.

머신 러닝의 기본 원리는 이처럼 데이터 수집, 모델 학습, 모델 평가, 예측 및 응용의 단계를 거칩니다. 각각의 단계가 잘 수행될 때, 우리는 강력하고 유용한 머신 러닝 모델을 만들 수 있습니다.

일상에서 만나는 머신러닝

아침에 눈을 뜨고 스마트폰을 확인할 때부터, 저녁에 영화를 선택할 때까지, 머신 러닝은 우리 생활 곳곳에 스며들어 있습니다. 이번에는 일상 속에서 만나는 머신 러닝의 다양한 사례를 알아보겠습니다.

1. 넷플릭스와 유튜브
   • 여러분이 넷플릭스에서 영화를 볼 때나 유튜브에서 영상을 검색할 때, 그 플랫폼들은 여러분의 취향에 맞춘 콘텐츠를 추천해 줍니다. 이는 머신 러닝의 대표적인 응용 사례입니다. 추천 시스템은 사용자의 시청 기록, 검색 내역, 좋아요/싫어요 등을 분석하여 비슷한 성향의 사용자들이 좋아하는 콘텐츠를 추천합니다.
2. 페이스북과 인스타그램
   • 페이스북과 인스타그램에서 사진을 업로드할 때, 자동으로 얼굴을 인식하고 태그를 제안하는 기능을 사용해 본 적이 있나요? 이는 머신러닝의 이미지 인식 기술 덕분입니다. 머신러닝 알고리즘은 수많은 얼굴 이미지를 학습하여, 새로운 사진에서 누구의 얼굴인지 인식할 수 있게 됩니다.
3. 스마트폰 음성 비서
   • 여러분이 스마트폰에 대고 “헤이 시리”나 “오케이 구글”이라고 말하면, 음성 비서가 여러분의 명령을 이해하고 실행합니다. 이 과정에서 머신 러닝은 음성을 텍스트로 변환하고, 그 텍스트를 분석하여 적절한 답변을 제공합니다.
4. 구글과 페이스북 광고
   • 여러분이 웹서핑을 하면서 본 적이 있는 광고들이 유난히 관심 있는 제품이나 서비스와 관련이 많다고 느끼신 적이 있나요? 이는 머신 러닝이 여러분의 온라인 활동을 분석하여 개인 맞춤형 광고를 제공하기 때문입니다. 여러분이 어떤 웹사이트를 방문하고, 어떤 제품을 검색했는지 등의 데이터를 바탕으로 관련성 높은 광고를 보여줍니다.
5. 테슬라와 구글 자율 주행 차
   • 자율 주행 자동차는 머신 러닝의 또 다른 놀라운 응용 사례입니다. 자율 주행 시스템은 도로 상황, 교통 신호, 보행자 등을 실시간으로 인식하고, 최적의 주행 경로를 선택합니다. 이는 방대한 양의 데이터를 실시간으로 처리하고 학습하는 머신 러닝 알고리즘 덕분입니다.
6. 구글 번역과 챗봇
   • 구글 번역을 사용해본 적이 있으신가요? 구글 번역은 머신 러닝을 통해 다양한 언어를 이해하고 번역합니다. 또한, 고객 지원 챗봇도 머신 러닝을 이용해 고객의 질문을 이해하고 적절한 답변을 제공합니다.

이처럼, 머신 러닝은 우리의 일상 속에서 다양한 형태로 활용되고 있습니다.

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• AGI 인공 일반 지능 – 인간과 대화하는 미래의 기술 #2