안녕하세요. 아쿠쿠(@akuku)입니다. 하루하루 소통이 즐거운 공간 스팀잇에 적응하는 중입니다. 스팀잇이 너무 재밌어 이것만 하고 싶은데 미래를 준비하려니 머신러닝도 배워야겠습니다. 제가 공부하고 있는 내용들 공유드리고 싶어서 조금씩 정리해봅니다.

머신러닝으로 답답한 요즘

IT 회사에 다니고 있는 분들은 공감하시겠지만 요즘 머신러닝을 모르고 머신러닝을 언급하는 경우를 자주 경험하고 있습니다. 만병통치약 까지는 아닐지 몰라도 뭔가 산재하고 있는 문제들을 쉽게 해결해주리라 생각하는 분들이 많습니다. 다만 어떻게 써야 할 지 모르는 상태로 입으로만 일하는 분들이 많은 게 문제.
그래서 차근차근 머신러닝을 실제로 활용하기 위해 진도를 뽑아 봅니다.

머신러닝 정의부터 깔끔하게

머신러닝은 특정한 과업(Task)을 달성하기 위해 경험(Experience)이 축적될수록 과업 수행의 성능(Performance)이 향상되는 컴퓨터 프로그램 또는 에이전트를 개발하는 것이라고 정의하고 있습니다.

주요 사례는

요즘 핫한 자율주행 자동차의 구현을 위해 머신러닝 모델들이 활용되고 있고 포털의 이메일 서비스에서 제공되는 스팸분류 기능이 고전적인 활용 예라고 할 수 있습니다.

머신러닝 vs. 데이터 마이닝

머신러닝 보다 오래 전부터 이야기해온 데이터 마이닝은 대량의 데이터로부터 의미있는 규칙이나 패턴을 추출하는 일련의 활동으로 정의할 수 있으니 그 맥락은 같다고 이해하시면 됩니다. 실제로 데이터 마이닝 교과서가 머신러닝의 본격적인 학습을 위한 좋은 도구가 된답니다.

인공지능, 머신러닝, 딥러닝

인공지능, 머신러닝, 딥러닝을 혼재해 언급하는 분들도 많은데요 명학하게 영역을 구분해 보면 인공지능을 가장 상위개념으로 그 안에 머신러닝이 담기고, 딥러닝은 머신러닝의 한 종류로 이해하시면 됩니다. 참고로 인공지능은 1950년 대부터, 머신러닝은 1980년 대부터, 딥러닝은 2010년 대부터 논의를 확장시켜 왔습니다.

머신러닝의 구분 ver.1

머신러닝은 지도학습과 비지도학습으로 구분할 수 있습니다.
지도학습은 특정한 타겟(정답) 예측을 목적으로 합니다. 독립변수와 종속변수 사이의 관계를 찾기 위해 과거에 대상 정보가 있는 데이터를 사용해 모델을 학습하고 새로운 데이터를 사용해 모델을 평가합니다.
비지도학습은 데이터에 내재된 특징을 알아내기 위해 데이터의 분포 추정, 고객집단의 구분, 연관규칙 분석 등을 합니다. 예측하고자 하는 지정된 대상 변수가 존재하지 않는 게 지도학습과 가장 큰 차이라고 이해하시면 됩니다.
지도학습과 비지도학습의 하이브리드 버전으로 준지도학습도 있습니다.

머신러닝의 구분 ver.2

머신러닝은 학습 목적에 따라 구분할 수도 있습니다.
분류, 회귀, 군집화, 이상치 탐지, 연관규칙분석.

스팀 가격은 어떻게 될까? 데이터를 가지고 고민한다면! 분류 or 회귀

다들 관심을 가지고 계신 스팀가격에 대해 익일 스팀 가격 상승/하락 예측을 한다면 명목형 변수를 예측하는 방법론이니 분류 문제라고 할 수 있습니다.
익일 스팀 가격을 예측한다면 연속형 변수를 예측하는 방법론으로 회귀 문제라고 할 수 있습니다. 그나저나 저도 내년 스팀, 스팀달러 가격이 너무 궁금하네요. ㅎㅎ

군집화, 이상치 탐지, 연관규칙 분석

군집화는 유사한 개체들의 집단을 판별하는 방법론으로 아마존과 같은 온라인 커머스 서비스에서 추천 방법으로 널리 활용하고 있습니다.
이상치 탐지는 산업에서 활용중인 머신러닝 방법론으로 대부분이 정상 데이터인 상황에서 매우 낮은 확률로 발생하는 이상치 데이터를 탐지하는 방법론 입니다. 삼성전자의 반도체 공정이나 현대자동차의 공정 중 발생하는 모든 소리, 진동 데이터를 모으고 어떤 경우에 불량이 발생하는지 구체화 및 일반화 하는 모델을 찾는 경우를 상상하시면 이해가 편하실 듯 합니다.
연관규칙분석도 군집화와 함께 아마존의 추천 시스템에 사용되는 머신러닝 방법입니다. 흔히 들어보신 것은 아마도 “장바구니 분석” 일텐데요. 연관성이 높은 아이템들로 구성된 규칙 집합을 생성합니다. 마트에서 기저귀와 맥주가 함께 팔린다거나 우유와 시리얼이 함께 팔리는 경우, 아이폰과 범퍼가 함께 팔리는 연관 규칙으로 이해하시면 됩니다.

https://goo.gl/KBo7sv

저는 요즘 남는 시간을 활용해 패스트 캠퍼스에서 강필성 교수님의 R을 활용한 머신러닝 Camp에 참여하고 있습니다.

공유를 위해 정리하면 제 스스로도 이해도를 높이는 데 도움이 되니 스팀잇을 활용해 지속적으로 머신러닝 이야기를 전하겠습니다. 앞으로 진도가 나간 후 공유해드릴 이야기들도 함께 할 수 있기를 기대해봅니다. (:

그건 그렇고 여러분은 스팀과 스팀달러 가격이 어떻게 되리라 예상하시나요?

오늘 시간 남으실 때 읽어보면 도움이 될 글
로또 당첨금 나누기! 아쿠쿠 @akuku 이벤트 시즌3 시작합니다!