초보자를 위한 머신러닝 개념 - DATAVERSITY

플라톤에 의해 재발행

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기계 학습 개념 — *Zapp2Photo / Shutterstock.com*

인공지능(AI)의 한 분야인 머신러닝(ML)은 최근 몇 년 동안 큰 주목을 받아왔습니다. ML은 알고리즘과 모델의 도움을 받아 데이터에서 학습하고 결정이나 예측을 내리도록 컴퓨터를 훈련시키는 데 중점을 둡니다. 이 훈련 접근 방식에서는 기계를 명시적으로 프로그래밍할 필요가 없습니다. 컴퓨터는 인간과 마찬가지로 경험을 통해 학습합니다. AI는 ML을 넘어 자연어 처리(NLP), 컴퓨터 비전, 로봇공학 등 다양한 기술을 포괄합니다. 인간의 행동을 시뮬레이션하고 복잡한 작업을 자율적으로 수행할 수 있는 지능형 기계를 만드는 것을 목표로 합니다. 이러한 분야는 의료, 금융, 운송 등과 같은 산업을 변화시키는 데 엄청난 잠재력을 갖고 있으므로 기본 기계 학습 개념을 이해하는 것은 이러한 분야에 관심이 있는 모든 사람에게 필수적입니다.

In ML, 기계는 매우 큰 데이터 세트를 분석하여 데이터 내의 패턴, 추세 및 관계를 식별합니다. 이 데이터 기반 기능은 기계가 정보에 입각한 결정을 내리거나 정확한 예측을 하는 데 도움이 됩니다.

머신러닝에서 데이터의 역할

데이터는 모델이 구축되고 예측이 이루어지는 기초 역할을 합니다. 데이터 정리, 변환 및 정규화와 같은 전처리 기술은 분석 적합성을 보장합니다. 특징 추출은 정확한 예측에 기여하는 데이터 세트 내의 관련 속성 또는 특성을 식별하여 ML에서 중요한 역할을 합니다. 이 프로세스에는 데이터의 기본 패턴을 가장 잘 나타내는 변수를 선택하거나 변환하는 과정이 포함됩니다.

데이터 전처리 개념

데이터 전처리 ML 모델의 정확성과 신뢰성을 향상시키는 데 중추적인 역할을 합니다. 이 단계에서는 원시 데이터를 오류와 불일치를 제거하여 정리한 다음 추가 분석에 적합한 형식으로 준비합니다. 데이터 전처리의 또 다른 중요한 단계는 처리입니다. 누락된 값. 누락된 데이터는 편향을 유발하고 모델 정확도에 영향을 미칠 수 있습니다. 이러한 전처리 단계는 학습 알고리즘이 예상대로 수행되도록 보장합니다.

또 다른 중요한 단계는 특정 기능이 다른 기능을 지배하지 못하도록 변수를 조정하여 모델 내에서 기능을 공정하게 표현하는 기능 확장입니다.

또한, 범주형 변수는 ML 알고리즘과의 호환성을 위해 숫자 표현으로 인코딩해야 하는 경우가 많습니다. 원-핫 인코딩 또는 라벨 인코딩과 같은 기술은 일반적으로 범주형 변수를 의미 있는 숫자 값으로 변환하는 데 사용됩니다. 또한 이상값은 모델 성능을 왜곡할 수 있습니다. 따라서 이상치 감지 방법을 적용하여 이를 적절하게 식별하고 처리합니다.

전반적으로 정확한 데이터 사전 처리를 통해 ML 모델은 깨끗하고 일관되며 안정적인 입력을 받을 수 있습니다. 이는 정확성을 향상시킬 뿐만 아니라 보이지 않는 데이터에 대한 예측을 할 때 더 나은 일반화를 가능하게 합니다.

데이터 훈련 개념: 지도 학습 및 비지도 학습

ML 알고리즘 지도 학습과 비지도 학습이라는 두 가지 기본 방법으로 모델을 훈련할 수 있습니다. 지도 학습에서 모델은 각 예가 올바른 결과와 짝을 이루는 레이블이 지정된 데이터로부터 학습합니다.

반면에, 미국에서 체류를 연장하고자 이전의 승인을 갱신하려던 비지도 학습 방법은 입력 기능만 사용할 수 있는 "레이블이 없는 데이터"에 의존합니다. 목표는 미리 정의된 레이블 없이 데이터 내의 고유한 구조나 패턴을 찾아내는 것입니다. 이 접근 방식은 유사한 인스턴스를 함께 클러스터링하거나 차원 축소와 같은 작업에 유용합니다.

선택한 접근 방식에 관계없이, 훈련 데이터 머신러닝에서 중추적인 역할을 합니다. 보이지 않는 사례를 잘 일반화할 수 있는 강력한 모델을 구축하려면 고품질 데이터 세트가 필수적입니다. 학습 데이터 외에도 특성 추출도 ML 파이프라인에서 중요한 역할을 합니다. 여기에는 원시 입력 기능을 당면한 문제에 대한 의미 있는 정보를 캡처하는 보다 적합한 표현으로 변환하는 작업이 포함됩니다.

ML 알고리즘 개념: 예측 모델링, 신경망 및 딥 러닝

ML 영역에서 알고리즘은 정확한 예측과 결정을 내릴 수 있는 지능형 시스템을 만드는 중추를 형성합니다. 예측 모델링은 과거 데이터를 사용하여 미래 결과를 예측하는 모델을 구축하는 ML의 기본 개념입니다. 데이터 내의 패턴과 관계를 분석함으로써 예측 모델을 통해 우리는 보이지 않는 새로운 사례에 대해 정확한 정보를 바탕으로 예측할 수 있습니다.

신경망특별한 종류의 알고리즘인 는 인간 두뇌의 구조와 기능을 밀접하게 모방합니다. 상호 연결된 노드 또는 "뉴런"으로 구성된 신경망은 복잡한 패턴을 인식하고 방대한 양의 데이터에서 의미 있는 통찰력을 추출하는 데 탁월한 성능을 발휘합니다. 이미지 인식, 자연어 처리, 추천 시스템 등 다양한 영역에서 매우 효과적인 것으로 입증되었습니다.

딥러닝(DL)은 신경망의 하위 집합 이는 까다로운 작업에 대한 뛰어난 성능으로 인해 최근 몇 년간 엄청난 인기를 얻었습니다. 여기에는 원시 데이터에서 계층적 "지식 획득"을 가능하게 하기 위해 점진적으로 공개되는 계층(따라서 "심층"이라는 용어)을 사용하여 신경망을 훈련시키는 것이 포함됩니다. 이를 통해 DL 모델은 명시적인 기능 엔지니어링 없이 복잡한 기능을 자동으로 학습할 수 있습니다.

초보자는 예측 모델링 기술을 탐구하고, 신경망의 내부 작동을 탐색하고, DL 접근 방식의 힘을 이해함으로써 알고리즘이 ML 솔루션을 구동하는 방식에 대한 귀중한 통찰력을 얻을 수 있습니다.

모델 성능 평가 개념: 과적합, 과소적합, 교차 검증, 혼동 행렬 및 Roc 곡선

평가 모델 성능 ML 프로세스에서 중요한 단계입니다. 이 하위 주제에서는 모델 성능 평가와 관련된 몇 가지 중요한 개념을 살펴봅니다.

훈련 단계에서 모델은 내부 매개변수를 조정하여 예측 출력과 실제 목표 값 사이의 오류를 최소화합니다. "최적화" 또는 "맞춤"으로 알려진 이 프로세스를 통해 모델은 학습을 보이지 않는 사례로 일반화할 수 있습니다. 따라서 실제 시나리오에서 정확한 예측을 수행하는 능력을 평가하려면 보이지 않는 데이터에 대해 훈련된 모델의 성능을 평가하는 것이 중요합니다. 테스트 데이터가 중요한 역할을 하는 곳이 바로 여기입니다. 테스트 데이터는 훈련 중에 사용되지 않았지만 유사한 패턴과 분포를 포함하는 독립적인 데이터 세트로 작동합니다.

피팅 모델이 너무 복잡할 때 발생합니다. 즉, 훈련 데이터에서 관련 없는 패턴을 캡처하는 것입니다. 이러한 유형의 모델은 새 데이터에서는 제대로 작동하지 않습니다. 과소적합은 정반대입니다. 모델이 너무 단순하여 데이터의 기본 패턴을 포착할 수 없을 때 발생하여 성능이 저하됩니다.

교차 검증 보이지 않는 데이터에 대한 모델의 성능을 평가하는 데 사용됩니다. 여기에는 데이터 세트를 여러 하위 세트로 분할한 다음 데이터 하위 세트에 대한 모델을 반복적으로 훈련 및 테스트하는 작업이 포함됩니다.

정확성, 정밀도, 재현율, F1 점수와 같은 지표는 모델이 새로운 데이터나 보이지 않는 데이터에 대해 얼마나 잘 일반화되는지에 대한 통찰력을 제공합니다. 이러한 개념을 이해하면 초보자가 ML 모델을 효과적으로 평가하고 성능에 관해 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다.

특징 추출 및 특징 엔지니어링: 실제 사례

그러한 예 중 하나가 NLP입니다. 관련 특징 추출 텍스트 데이터가 중요합니다. 예를 들어 감정 분석에서는 단어 빈도, 품사 태그 또는 감정 어휘와 같은 기능을 추출하여 텍스트를 긍정적 또는 부정적으로 분류하도록 모델을 교육할 수 있습니다.

컴퓨터 비전 애플리케이션에서 특징 추출은 이미지 내의 객체와 패턴을 인식하는 데 필수적입니다. CNN(Convolutional Neural Networks)은 종종 VGGNet 또는 ResNet과 같은 사전 훈련된 모델을 사용하여 의미있는 특징 추출 객체 감지 또는 이미지 분류와 같은 특정 작업에 대한 교육 전에 이미지에서.

또 다른 실제 사례는 사기 탐지 시스템에서 찾을 수 있습니다. 사기 거래를 효과적으로 탐지하기 위해 거래 빈도, 위치 불일치, 비정상적인 구매 패턴, IP 주소 이상 등 거래 내역을 기반으로 다양한 기능을 설계합니다.

의료 애플리케이션에서는 기능 엔지니어링이 중요한 역할을 합니다. 예를 들어, 연령, 혈압, 콜레스테롤 수치, 흡연 습관과 같은 환자 데이터를 사용하여 심장병 위험을 예측할 수 있습니다. 이러한 변수는 신중하게 선택되어 관련 의학 지식을 포착하는 의미 있는 기능으로 설계됩니다.