머신러닝의 종류와 활용방법

머신러닝의 종류

1) 지도 학습 (Supervided Learning)

정답이 라벨로 표시된 데이터를 사용해 모델을 훈련시키는 방법이다.
이 방식은 데이터의 입력과 그에 대항하는 출력(라벨) 사이의 관계를 학습하여, 새로운 데이터에 대한 예측을 수행한다.

활용 예시)

• 이메일 스팸 필터링: 스팸 메일과 일반 메일을 구분
• 신용 점수 평가: 개인의 신용 기록을 바탕으로 신용 점수 예측
• 의료 진단: 환자의 임상 데이터를 사용해 질병을 진단
• 주가 예측: 과거의 주가 데이터를 분석해 미래의 주가 변동 예측
• 손글씨 인식: 손으로 쓴 글자나 숫자를 인식하여 디지털 텍스트 변환

 

2) 비지도 학습 (Unsupervided Learning)

비지도 학습은 라벨이 없는 데이터에서 숨겨진 패턴이나 구조를 찾아내는 방식이다.

이 방법은 데이터의 복잡한 구조를 이해하고, 그룹화하거나 연관성을 찾아내는 데 유용하다.

활용 예시)

• 고객 세분화: 소비 패턴이 비슷한 고객들에 대한 그룹화
• 이상 탐지: 네트워크 침입이나 신용카드 사기 거래 같은 비정상적인 활동 탐지
• 시장 바스켓 분석: 고객의 구매 패턴을 분석하여 어떤 제품들이 함께 구매되는지 파악
• 소셜 네트워크 분석: 소셜 미디어에서 사용자 간의 관계를 분석
• 유전자 클러스터링: 유사한 기능을 하는 유전자에 대한 그룹화

 

3) 강화 학습 (Reinforcement Learning)

강화 학습은 시행착오를 통해 보상을 최대화하는 방법으로 학습하는 방식이다.

복잡한 환경에서 최적의 행동을 결정하기 위해 사용된다.

활용 예시)

• 자율 주행 차량: 실시간으로 들어오는 교통 상황 데이터를 바탕으로 주행 전략 개선
• 로봇 핸드 매니퓰레이션: 로봇이 물체를 더 정교하게 조작하도록 훈련
• 스마트 그리드 관리: 에너지 사용을 최적화하여 효율 극대화
• 알고리즘 트레이딩: 시장의 변동성을 이용하여 수익을 극대화하는 거래 전략 개발
• 게임 AI: 체스나 바둑 같은 게임에서 상대보다 뛰어난 전략을 학습

 

4) 분류 (Classification)

데이터를 사전에 정의된 여러 카테고리 중 하나로 할당하는 과정이다.

이 방법은 데이터가 어떤 범주에 속하는지를 예측하는 데 주로 사용된다.

활용 예시)

• 감정 분석: 텍스트 데이터를 긍정적이냐 부정적이냐로 분류
• 질병 진단: 의료 이미지나 데이터를 분석하여 특정 질병의 유무 판단
• 고객 이탈 예측: 고객의 이탈 가능성 예측
• 음성 인식: 오디오 데이터를 텍스트로 변환하며 발화된 단어 인식
• 위성 이미지 분류: 위성 이미지를 분석해 토지 사용 유형 구분

 

5) 회귀 (Regression)

회귀는 하나 이상의 독립 변수와 종속 변수 사이의 관계를 모델링하는 방법이다.

연속적인 값을 예측하는 데 사용된다.

활용 예시)

• 부동산 가격 예측: 다양한 요소를 고려해 부동산의 가격예측
• 수요 예측: 과거 판매 데이터를 분석해 미래의 제품 수요예측
• 에너지 소비 예측: 계절, 기후 등의 데이터를 바탕으로 에너지 소비량 예측
• 마케팅 응답률 예측: 마케팅 캠페인의 효과를 분석하여 응답률 에측
• 생명 보험료 산정: 고객의 건강 데이터와 생활 습관을 바탕으로한 보험료 산정

 

머신러닝의 종류는 문제 해결을 위한 모델을 선택하는데 있어 매우 중요하다.
각 머신 러닝 유형은 특정 종류의 문제를 해결하는데 있어 최적화 되어있음을 알 수 있다.

또한 데이터의 특성과 요구되는 처리 방식에 따라 알맞은 머신 러닝 유형을 선택하면 계산 자원을 효율적으로 사용할 수 있어, 불필요한 처리 시간과 자원 낭비를 줄일 수 있다.