인기 있는 11가지 머신 러닝 알고리즘 살펴보기

선형 회귀는 그 단순성 때문에 초보자에게 친숙한 머신 러닝 알고리즘으로 각광받고 있습니다. 선형 회귀는 한 변수와 하나 이상의 다른 변수 간에 선형 관계를 설정합니다. 예를 들어, 부동산 도구에서 주택 가격(종속 변수)과 면적(독립 변수) 사이의 관계를 추적하려고 할 수 있습니다. 이러한 연결을 만들도록 훈련하려면 레이블이 지정된 데이터를 제공해야 하므로 ‘지도된’것으로 간주됩니다.

상대적으로 단순하기 때문에 대규모 데이터 세트로 작업할 때 매우 효율적이며, 출력을 해석하기 쉽고 인사이트가 풍부한 추세를 파악할 수 있습니다. 그러나 바로 이 단순성 때문에 복잡성을 처리하는 데 어려움을 겪기도 합니다. 비선형 패턴은 혼란을 줄 수 있으며, 이상값으로 인해 쉽게 탈선할 수 있습니다. 또한 올바른 변수를 선택하는 데 주의를 기울여야 합니다. 그렇지 않으면 출력의 품질이 심각하게 저하될 수 있습니다.

로지스틱 회귀 알고리즘은 연결에 초점을 맞추는 대신 이메일에 대해 '스팸' 또는 '스팸 아님'과 같은 이진법적 결정을 내리는 데 사용됩니다. 이 알고리즘은 주어진 다양한 요소를 사용하여 인스턴스가 특정 클래스에 속할 확률을 예측합니다. 또한 어떤 요소가 결과에 가장 큰 영향을 미치는지에 대한 인사이트를 제공할 수 있습니다.

선형 회귀와 마찬가지로 대규모 데이터 세트를 잘 처리하지만 몇 가지 동일한 결함도 있습니다. 역시 선형 관계를 가정하므로 복잡한 비선형 패턴은 문제를 일으킬 수 있습니다. 분석하는 데이터의 균형이 맞지 않으면 예측에도 불균형이 생길 수 있습니다. 예를 들어, 분석 중인 이메일 대부분이 '스팸이 아닌' 이메일인 경우 '스팸' 이메일을 식별하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다.

SVM 알고리즘은 예측을 하는 대신 데이터 클래스 간에 가장 넓은 마진을 찾습니다. 따라서 어떤 이메일이 ‘스팸’인지 ‘스팸이 아닌지’를 예측하는 대신 기본적으로 이메일을 이 두 카테고리로 명확하게 구분하는 선을 긋습니다.

가장 중요한 데이터에 집중하고 관련 없는 세부 정보에 속지 않기 때문에 SVM 알고리즘은 고차원 공간에서 매우 효과적입니다. 또한 데이터 요소의 하위 집합에 집중하기 때문에 이상값에 의해 영향을 받지 않으며 에너지 효율적입니다. 하지만 계산 비용이 많이 들고 훈련 속도도 느릴 수 있습니다. 또한 복잡하기 때문에 해석하기 어려울 수 있으며 커널 함수에 적합한 파라미터를 선택하려면 시간과 신중한 조정이 필요합니다.

이름에서 알 수 있듯이 의사 결정 트리는 일련의 예 또는 아니오 질문을 하는 트리형 구조를 따릅니다. 최종 답을 얻을 때까지 계속 결정을 내리는 순서도처럼 생각하면 됩니다. 이 최종 답이 바로 예측입니다. 의사 결정 트리는 분류 및 회귀 문제를 모두 해결하는 데 사용되는 다용도 지도 머신 러닝 알고리즘입니다.

의사 결정 트리 알고리즘의 가장 좋은 점은 이해하기 쉽다는 것입니다. 의사 결정 트리가 내리는 각 결정을 보면 로직을 쉽게 따라갈 수 있습니다. 또한 매우 유연하고 다양한 데이터 유형을 처리할 수 있으며 데이터가 누락되어도 계속해서 의사 결정을 내릴 수 있습니다. 하지만 안타깝게도 과적합이 발생하기 쉽고 기능의 순서와 선택에 매우 민감합니다. 또한 변수 간의 복잡한 관계에 어려움을 겪을 수 있어 복잡한 문제에서는 정확도가 떨어질 수 있습니다.

근사 최근접 이웃(ANN) 알고리즘과 k-최근접 이웃(kNN) 알고리즘은 모두 유사성 검색과 관련이 있으며 머신 러닝에서 다른 목적으로 사용됩니다. kNN은 훈련 데이터에서 가장 유사한 점을 찾아 해당 카테고리의 다수 득표를 모방하여 데이터 요소의 카테고리를 예측합니다.

간단히 말해서, 이 두 알고리즘은 모두 전자상거래 사이트의 유사한 제품 등 유사한 데이터 요소를 식별하도록 설계되었습니다. 이 두 알고리즘은 많은 사전 처리 없이 다양한 데이터 유형을 처리할 수 있는 다용도 알고리즘이며, 최근접 이웃 검색과 이상 징후 탐색에 탁월합니다. 하지만 데이터가 여러 차원에 걸쳐 분산되어 있어 어떤 방식으로 의사 결정에 도달했는지 이해하기 어려울 수 있다는 단점도 있습니다.

대부분의 최신 AI 도구의 기반이 되는 신경망 알고리즘은 인간 두뇌의 구조를 모방하는 것을 목표로 합니다. 이를 위해 데이터 처리를 통해 학습하여 데이터 내에서 패턴을 찾는 상호 연결된 인공 '뉴런' 레이어를 사용합니다. 신경망은 패턴 인식, 분류, 회귀, 클러스터링 등 다양한 작업에 사용됩니다.

신경망은 이미지 인식부터 자연어 처리에 이르기까지 다양한 작업을 처리할 수 있는 오늘날 가장 강력하고 지배적인 ML 알고리즘입니다. 또한 매우 유연하며 원시 데이터에서 관련 기능을 자동으로 학습할 수 있습니다. 이러한 작업을 지속적으로 수행할 수 있으므로 변화에 적응할 수 있습니다. 또한 데이터에 매우 집착하기 때문에 훈련을 위해 막대한 양의 데이터가 필요하며, 데이터가 존재하지 않으면 문제가 될 수 있습니다. 신경망의 블랙박스 특성으로 인해 예측에 도달하는 방법을 이해하는 것은 매우 어려울 수 있습니다.

클러스터링 알고리즘은 유사한 데이터 요소를 함께 그룹화하는 비지도 머신 러닝 알고리즘의 한 유형입니다. 이 알고리즘의 목표는 레이블이 지정된 결과 없이 데이터의 고유한 구조를 발견하는 것입니다. 조약돌을 색상, 질감 또는 모양의 유사성에 따라 그룹화하여 분류하는 것과 같다고 생각하면 됩니다. 이러한 알고리즘은 고객 세분화, 이상 징후 탐색, 패턴 인식 등 다양한 애플리케이션에 사용할 수 있습니다.

클러스터링은 비지도 방식이므로 레이블이 지정된 데이터가 필요하지 않습니다. 패턴 발견에 탁월하며 유사한 데이터를 그룹화하여 데이터 압축에 도움이 됩니다. 하지만 그 효과는 전적으로 유사성을 어떻게 정의하느냐에 따라 달라집니다. 그리고 클러스터 알고리즘의 로직을 이해하기는 어려울 수 있습니다.

이상 징후 탐색(이상값 탐색이라고도 함)은 데이터 세트에서 데이터가 예상 또는 ‘정상’ 동작에서 크게 벗어나는 경우를 식별하는 프로세스입니다. 이러한 이상 징후는 이상값, 신규특이값 또는 기타 불규칙성의 형태를 취할 수 있습니다. 이상 징후 알고리즘은 사이버 보안, 금융, 사기 탐지 작업 등에 유용합니다.

레이블이 지정된 데이터로 훈련할 필요가 없으므로 이상 징후가 드물거나 알려지지 않은 원시 데이터에도 활용할 수 있습니다. 하지만 임계값에 매우 민감하기 때문에 오탐과 미탐의 균형을 맞추는 것이 까다로울 수 있습니다. 또한 그 효과는 사용자가 기본 데이터와 예상되는 문제를 이해하는 데 달려 있는 경우가 많습니다. 이는 매우 강력할 수 있지만, 알고리즘이 복잡할수록 어떤 항목이 이상 징후로 플래그가 지정된 이유를 이해하기 어렵습니다.

랜덤 포레스트(또는 랜덤 결정 포레스트)는 분류, 회귀 및 기타 작업에 사용되는 앙상블 학습 방법입니다. 훈련 중에 의사 결정 트리 모음을 구성하는 방식으로 작동합니다. 또한 랜덤 포레스트는 의사 결정 트리가 훈련 집합에 과적합하는 문제를 해결합니다.

의사 결정 트리 그룹을 사용하면 랜덤 포레스트는 훨씬 더 정확하고 강력한 결과를 생성할 수 있으며 다양한 데이터 유형을 처리할 수 있습니다. 개별 트리 수준에서 의사 결정을 분석할 수 있기 때문에 비교적 해석하기 쉽지만, 더 복잡한 의사 결정의 경우 그 결정이 어떻게 내려졌는지 이해하기 어려울 수 있습니다. 필요한 컴퓨팅 성능으로 인해 랜덤 포레스트는 실행하는 데 비용이 많이 들 수도 있습니다.

그래디언트 부스팅은 의사 결정 트리와 같이 약한 여러 학습자를 순차적으로 결합하여 예측 정확도를 반복적으로 개선하는 또 다른 강력한 앙상블 기술입니다. 이는 마치 학습자들로 구성된 팀이 각각 이전 학습자의 실수를 기반으로 하여 궁극적으로 더 강력한 집단적 이해를 이끌어내는 것과 같습니다.

그래디언트 부스팅은 여러 트리(또는 다른 학습)를 결합하여 복잡한 관계를 높은 정확도와 유연성으로 처리할 수 있습니다. 또한 다른 알고리즘에 비해 개별 데이터 요소의 영향을 덜 받기 때문에 이상값에 매우 강합니다. 하지만 랜덤 포레스트와 마찬가지로 실행 비용이 매우 많이 들 수 있습니다. 또한 최상의 결과를 얻기 위해 알고리즘에 필요한 최적의 매개 변수를 찾는 데 시간이 걸릴 수 있습니다.

Q 러닝은 특정 상태의 작업 값을 학습하는 데 사용되는 모델 없이 학습하는 강화 학습 알고리즘입니다. 미로를 탐색하는 에이전트가 시행착오를 통해 가운데로 가는 가장 빠른 길을 찾기 위해 학습하는 것과 같다고 생각하면 됩니다. 비록 매우 단순화된 방식이긴 하지만 Q 러닝의 본질입니다.

Q 러닝 알고리즘의 가장 큰 장점은 환경에 대한 상세한 모델이 필요하지 않으므로 적응력이 뛰어나다는 점입니다. 또한 대규모 상태 공간을 처리할 수 있으므로 가능한 상태와 행동이 많은 복잡한 환경에 이상적입니다. 하지만 새로운 행동(탐색)을 시도하는 것과 알려진 보상(이용)을 극대화하는 것 사이에서 균형을 잡는 것이 항상 쉬운 일은 아닙니다. 또한 계산 비용이 많이 들고 효과적인 학습을 위해 보상을 신중하게 조정해야 합니다.

머신 러닝은 다양한 산업 분야에서 혁신과 효율성을 촉진하는 강력한 도구로 빠르게 자리 잡았습니다. 복잡한 문제를 해결하고 운영을 간소화하며 데이터에서 가치 있는 인사이트를 얻기 위해 이러한 알고리즘을 사용하는 엔터프라이즈 솔루션이 점점 더 많아지고 있습니다. 이 블로그에서 다룬 11가지 알고리즘의 깊이와 다양성을 고려하면 이는 놀라운 일이 아닙니다.

Elastic은 머신 러닝의 강력한 힘과 잠재력을 잘 알고 있습니다. Elastic은 비즈니스에 머신 러닝의 강력한 힘을 바로 사용할 수 있는 솔루션 제품군을 구축했습니다. Elasticsearch와 Kibana를 통한 실시간 데이터 분석부터 Elastic APM을 통한 애플리케이션의 잠재적 문제 예측까지, 머신 러닝은 우리 머신의 핵심 요소로 자리 잡았습니다. 그리고 보안에서는 이상 징후 탐색을 활용하여 위협을 식별하는 동시에 클러스터링과 같은 알고리즘으로 검색 경험을 개인 맞춤화합니다.

이제 머신 러닝 알고리즘이 얼마나 다양하고 중요한지 이해하셨기를 바라며, 이를 직접 활용할 수 있는 방법에 대한 아이디어도 얻으셨기를 바랍니다. 머신 러닝과 AI의 세계는 앞으로 계속 성장하고 발전할 것이므로 지금이 바로 시작하기에 완벽한 시기입니다!

준비가 되시면 비즈니스 데이터에서 인사이트를 활용하는 데 도움이 되는 네 가지 방법을 확인해 보세요.

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