[머신러닝] 알아야 할 5가지 알고리즘

머신러닝(Machine Learning)은 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 컴퓨터에 학습할 수 있는 기능을 제공하는 데이터 과학 분야입니다. 머신러닝은 복잡한 문제를 해결하고 데이터에서 인사이트를 도출할 수 있는 가장 흥미롭고 강력한 기술 중 하나입니다. 머신러닝은 마케팅, 의료, 금융, 교육 등 다양한 산업 및 영역에서 다양하게 활용되고 있습니다.

성공적인 데이터 과학자가 되려면 데이터 분석 및 모델링에 사용되는 기본 머신러닝 알고리즘에 대한 탄탄한 기초가 있어야 합니다. 알고리즘은 컴퓨터가 계산이나 기타 문제 해결 작업을 수행하기 위해 따라야 하는 일련의 명령 또는 지침입니다. 알고리즘은 기능, 복잡성, 설계 등에 따라 다양한 범주로 분류할 수 있습니다.

이 블로그에서는 모든 데이터 과학 애호가가 알아야 할 5가지 기본 머신러닝 알고리즘을 소개합니다. 이러한 알고리즘은 분류, 회귀, 클러스터링, 차원 축소 및 신경망과 같은 다양한 주제를 다룹니다. 또한 Python, R, SQL, pandas, scikit-learn, TensorFlow, Keras 등과 같은 다양한 도구와 프레임워크를 사용합니다.

이러한 알고리즘은 완전하거나 포괄적인 것이 아닙니다. 단지 머신러닝으로 무엇을 할 수 있는지, 어떻게 학습할 수 있는지에 대한 예시일 뿐입니다. 관심분야, 선호도, 목표에 따라 언제든지 수정할 수 있습니다. 온라인에서 더 많은 알고리즘을 찾거나 자신만의 알고리즘을 만들 수도 있습니다.

알아야 할 5가지 머신러닝 알고리즘에 대해 살펴보겠습니다.

1. 선형 회귀(Linear Regression)

선형 회귀는 입력 변수를 기반으로 연속적인 수치 값을 예측하기 위해 가장 간단하고 널리 사용되는 머신러닝 알고리즘 중 하나입니다. 선형 회귀는 데이터 세트의 입력 변수(x)와 출력 변수(y) 사이에 선형 관계가 있다고 가정합니다. 선형 회귀 모델은 이 관계를 다음 방정식과 같이 표현합니다.

y = b0 + b1x

• y는 예측하고자 하는 값을 가진 종속 변수입니다.
• x는 종속 변수를 예측하는 데 사용되는 값을 갖는 독립변수입니다.
• b0과 b1은 각각 선의 절편과 기울기를 결정하는 계수 또는 매개변수입니다.

선형 회귀의 주요 목적은 y의 실제 값과 예측 값 사이의 오류 또는 차이를 최소화하는 b0 및 b1의 최적 값을 찾는 것입니다. 이 오차는 잔차 또는 비용 함수라고도 하며 평균 제곱 오차(MSE), 평균 제곱근 오차(RMSE) 등과 같은 다양한 방법으로 측정할 수 있습니다.

선형 회귀와 관련된 몇 가지 일반적인 단계는 다음과 같습니다.

• 사용자 환경에 데이터 세트 로드
• 기술통계 및 플롯(plot)을 사용하여 데이터 세트 탐색 및 시각화하기
• 데이터 세트를 훈련 및 테스트 세트로 분할하기
• scikit-learn 또는 기타 라이브러리를 사용하여 선형 회귀 모델을 훈련 세트에 맞추기
• MSE, RMSE, R-squared 등과 같은 메트릭을 사용하여 테스트 세트에서 모델 성능을 평가합니다.
• 새로운 데이터에 대해 모델 테스트하고 결과 분석하기

2. 로지스틱 회귀(Logistic Regression)

로지스틱 회귀는 이진 분류 문제, 즉 이벤트의 가능한 결과 또는 클래스가 두 가지(0 또는 1)만 있을 때 가장 인기 있고 널리 사용되는 머신 러닝 알고리즘 중 하나입니다. 예를 들어, 이메일이 스팸인지 스팸이 아닌지, 고객이 제품을 구매할지 또는 구매하지 않을지, 종양이 악성인지 양성인지 여부 등이 있습니다.

로지스틱 회귀는 데이터 세트의 입력 변수(x)와 출력 변수(y) 사이에 선형 관계가 있다고 가정한다는 점에서 선형 회귀와 유사합니다. 그러나 선형 회귀와 달리 로지스틱 회귀는 방정식에 의해 주어진 로지스틱(logistic) 또는 시그모이드(sigmoid) 함수라는 비선형 함수를 사용하여 예측 값을 0에서 1 사이의 범위에 있는 확률로 변환합니다.

F(x) = 1/1+e^-x

로지스틱 함수는 모든 실제 값을 0과 1 사이의 값으로 매핑하는 S자형 곡선을 생성합니다.

로지스틱 회귀 방정식은 다음과 같습니다.

P(x) = e^(b0+b1x)/1 + e^(b0+b1x)

• P(x)는 x가 주어진 경우 y가 1일 확률입니다.
• b0 및 b1은 각각 곡선의 절편과 기울기를 결정하는 계수 또는 매개변수입니다.

로지스틱 회귀의 주요 목표는 y의 클래스 레이블을 정확하게 예측할 가능성을 최대화하는 b0 및 b1의 최적 값을 찾는 것입니다. 이 가능성은 Log Likelihood 또는 비용 함수(cost function)라고도 하며 크로스 엔트로피(cross entropy), 로그 손실(Log loss) 등과 같은 다양한 방법으로 측정할 수 있습니다.

로지스틱 회귀와 관련된 몇 가지 일반적인 단계는 다음과 같습니다.

• 사용자 환경에 데이터 세트 로드
• 기술통계 및 플롯(plot)을 사용하여 데이터 세트 탐색 및 시각화하기
• 데이터 세트를 훈련 및 테스트 세트로 분할하기
• scikit-learn 또는 기타 라이브러리를 사용하여 훈련 세트에 로지스틱 회귀 모델 맞추기
• 정확도(Accuracy), 정밀도(Precision), 재현율(Recall), F1 Score 등과 같은 메트릭을 사용하여 테스트 세트에서 모델 성능을 평가합니다.
• 새로운 데이터에 대해 모델을 테스트하고 결과 분석하기

3. K-평균 클러스터링(K-Means Clustering)

K-평균 클러스터링은 레이블이 지정되지 않은 데이터에서 패턴이나 구조를 찾는 데 가장 간단하고 널리 사용되는 머신러닝 알고리즘 중 하나입니다. K-평균 클러스터링은 비지도 학습의 한 유형으로, 미리 정의된 레이블이나 결과 없이 데이터 분석하는 머신러닝의 한 분야입니다.

K-평균 클러스터링은 유사성 또는 거리 측정값에 따라 데이터 세트를 k개의 클러스터 또는 그룹으로 분할하는 것을 목표로 합니다. 각 클러스터는 해당 클러스터에 있는 모든 점의 평균인 중심 또는 중심점으로 표시됩니다. 각 클러스터의 점은 다른 어떤 중심점보다 해당 중심점에 더 가깝습니다.

k-평균 클러스터링의 알고리즘은 다음과 같습니다.

• 클러스터 수인 k 값을 선택합니다.
• 데이터 세트에서 무작위로 k개의 점을 초기 중심점으로 선택합니다.
• 유클리드 거리(Euclidean distance)와 거리 측정값을 기준으로 데이터 세트의 각 점을 가장 가까운 중심점에 할당합니다.
• 각 클러스터에 있는 모든 점의 평균을 구하여 중심점을 다시 계산합니다.
• 클러스터 할당을 변경하는 점이 없거나 최대 반복 횟수에 도달할 때까지 3단계와 4단계를 반복합니다.

k-평균 클러스터링과 관련된 몇 가지 일반적인 단계는 다음과 같습니다.

• 사용자 환경에 데이터 세트 로드
• 기술통계 및 플롯(plot)을 사용하여 데이터 세트 탐색 및 시각화하기
• 필요한 경우 데이터 크기 조정 또는 정규화
• Elbow method, 실루엣 점수(Silhouette score), Gap statistic 등과 같은 방법을 사용하여 k 값 선택하기
• scikit-learn 또는 기타 라이브러리를 사용하여 데이터에 k-평균 클러스터링 모델 맞추기
• 클러스터 내 제곱합(within-cluster sum of squares), Davies-Bouldin 지수 등의 메트릭을 사용하여 클러스터링 성능 평가
• 클러스터 내 제곱 합계, 데이비스-볼딘 지수 등과 같은 메트릭을 사용해 클러스터링 성능 평가.
• 산점도, 평행 좌표도, 레이더 차트 등의 도표를 사용하여 클러스터를 시각화합니다.
• 각 클러스터의 특성과 프로필을 분석하여 인사이트와 권장 사항 도출하기

4. 주성분 분석(Principal Component Analysis)

주성분 분석(PCA)은 데이터 세트의 차원 또는 복잡성을 줄이기 위해 가장 인기 있고 널리 사용되는 머신러닝 알고리즘 중 하나입니다. PCA는 라벨이 없는 데이터에서 패턴이나 구조를 찾는 비지도 학습의 일종입니다.

PCA는 많은 특징이나 변수가 있는 데이터 세트를 원본 데이터 세트의 분산 또는 정보를 대부분 포착하는 적은 특징 또는 변수가 있는 새로운 데이터 세트로 변환하는 것을 목표로 합니다. 새로운 특징 또는 변수를 주성분(PC)이라고 하며, 원래 특징 또는 변수의 선형 조합입니다.

PCA의 알고리즘은 다음과 같습니다.

• 필요한 경우 데이터를 표준화 또는 정규화합니다.
• 데이터의 공분산 행렬을 계산합니다.
• 공분산 행렬의 고유값과 고유 벡터를 계산합니다.
• 고유값을 내림차순으로 정렬하고 가장 큰 분산에 해당하는 k개의 고유값을 선택합니다.
• k개의 고유 벡터를 열로 하는 행렬을 형성합니다.
• 원본 데이터에 행렬을 곱하여 k개의 주성분을 구합니다.

PCA와 관련된 몇 가지 일반적인 단계는 다음과 같습니다.

• 사용자 환경에 데이터 세트 로드
• 기술통계 및 플롯(plot)을 사용하여 데이터 세트 탐색 및 시각화하기
• 필요한 경우 데이터 크기 조정 또는 정규화
• Scree plot, 누적 분산 설명 플롯(Cumulative variance explained plot) 등의 방법을 사용하여 k의 값을 선택합니다.
• scikit-learn 또는 기타 라이브러리를 사용하여 데이터에 PCA 모델 맞추기
• Explained Variance Ratio, 재구성 오류(Reconstruction error) 등과 같은 메트릭을 사용해 PCA 성능을 평가합니다.
• 산점도, Biplot 등의 플롯을 사용하여 주요 구성 요소를 시각화합니다.
• 각 주성분의 부하와 점수를 분석하여 인사이트와 권장 사항 도출하기

5. 신경망(Neural Networks)

신경망은 입력 데이터와 출력 데이터 간의 복잡하고 비선형적인 관계를 모델링하기 위한 가장 진보되고 강력한 머신러닝 알고리즘 중 하나입니다. 신경망은 인간 두뇌의 구조와 기능에서 영감을 얻었으며 정보를 처리하고 전송하는 뉴런이라는 상호 연결된 단위 또는 노드로 구성됩니다.

신경망은 분류, 회귀, 클러스터링, 차원 축소, 자연어 처리, 컴퓨터 비전 등과 같은 다양한 작업에 사용할 수 있습니다. 또한 신경망은 아키텍처에 따라 순방향 신경망(Feedforward Neural Networks, FNN), 순환 신경망(Recurrent Neural Networks, RNN), 합성곱 신경망(Convolutional Neural Networks, CNN) 등 여러 유형으로 분류할 수 있습니다.

신경망의 알고리즘은 다음과 같습니다.

• 네트워크의 입력층(input layer), 은닉층(hidden layer) 및 출력층(output layer)을 정의합니다.
• 네트워크의 weight와 bias를 무작위로 초기화합니다.
• 네트워크에 입력 데이터를 공급하고 sigmoid, tanh, ReLU 등과 같은 활성화 함수를 사용하여 각 뉴런의 출력을 계산합니다.
• 평균 제곱 오차(Mean squared error), 크로스 엔트로피(Cross entropy) 등과 같은 네트워크의 오차 또는 손실 함수를 선택합니다.
• 학습 알고리즘을 사용하여 네트워크의 가중치 및 편향을 업데이트합니다.
• 경사 하강(Gradient descen), 역전파(Backpropagation) 등과 같은 학습 알고리즘을 사용하여 네트워크의 weight와 bias를 업데이트합니다.
• 오차 또는 손실이 최소화되거나 최대 에포크(epoch) 수에 도달할 때까지 3~5단계를 반복합니다.

신경망과 관련된 몇 가지 일반적인 단계는 다음과 같습니다.

• 사용자 환경에 데이터 세트 로드
• 기술통계 및 플롯을 사용하여 데이터 세트 탐색 및 시각화하기
• 필요한 경우 데이터 크기 조정 또는 정규화
• 데이터 세트를 학습 및 테스트 세트로 분할하기
• TensorFlow, Keras 또는 기타 라이브러리를 사용하여 네트워크의 입력층, 은닉층, 출력층 정의하기
• 네트워크의 weight와 bias를 임의로 초기화하기
• 각 뉴런의 활성화 함수(예: sigmoid, tanh, ReLU 등)를 선택합니다.
• 평균 제곱 오차(Mean squared error), 크로스 엔트로피(Cross entropy) 등과 같은 네트워크의 오차 또는 손실 함수를 선택합니다.
• 경사 하강(Gradient descen), 역전파(Backpropagation) 등과 같은 weight와 bias를 업데이트하기 위한 학습 알고리즘을 선택합니다.
• TensorFlow, Keras 또는 기타 라이브러리를 사용하여 신경망 모델을 훈련 세트에 맞추기
• 정확도(Accuracy), 정밀도(Precision), 재현율(Recall), F1 Score 등과 같은 메트릭을 사용하여 테스트 세트에서 모델 성능을 평가합니다.
• 새로운 데이터에 대해 모델을 테스트하고 결과 분석하기

결론

머신러닝에서 알아야 할 5가지 알고리즘에 관한 이 블로그를 재미있게 읽으셨기를 바랍니다. 이러한 알고리즘은 재미있고 흥미로울 뿐만 아니라 커리어에 도움이 되는 유익한 정보이기도 합니다. 새로운 기술을 배우고, 지식을 적용하고, 잠재력을 발휘하는 데 도움이 될 수 있습니다. 또한 이러한 알고리즘을 향후 고급 알고리즘이나 복잡한 알고리즘을 위한 출발점으로 활용할 수도 있습니다.