머신러닝 기본 알고리즘 5가지 완벽 이해 | 기초부터 실전까지

이 글에서는 머신러닝의 기본 개념과 주요 알고리즘들을 함께 살펴보겠습니다. 지도학습, 비지도학습, 강화학습 등 다양한 머신러닝 유형과 각 유형별 대표 알고리즘들을 소개하고, 실제 활용 팁까지 알려드리겠습니다. 선형 회귀, 로지스틱 회귀, K-평균 클러스터링, PCA, Q-러닝 등 기본적인 머신러닝 알고리즘 5가지를 완벽하게 이해하실 수 있도록 친절하게 설명해 드리겠습니다.

머신러닝의 기본 개념과 종류

머신러닝은 데이터에서 학습하여 스스로 성능을 향상시키는 컴퓨터 프로그램을 만드는 것을 목표로 하는 인공지능의 한 분야입니다. 전통적인 프로그래밍 방식과 달리, 명시적인 규칙을 프로그래밍하는 대신 데이터를 통해 패턴을 학습하고 예측을 수행합니다. 예를 들어, 스팸 메일 필터링 프로그램을 생각해 보세요. 전통적인 프로그래밍에서는 스팸 메일의 특징(특정 단어, 발신자 등)을 직접 규칙으로 정의해야 하지만, 머신러닝에서는 다량의 스팸 메일과 일반 메일 데이터를 학습시켜 스팸 메일을 자동으로 분류하는 모델을 만들 수 있습니다.

머신러닝의 종류

머신러닝은 학습 방식에 따라 크게 지도학습, 비지도학습, 강화학습으로 나눌 수 있습니다.

지도학습 (Supervised Learning):
지도학습은 마치 선생님이 학생을 가르치듯이, 입력 데이터와 정답(레이블) 데이터가 쌍으로 제공되어 이를 통해 학습하는 방식입니다. 주어진 데이터를 통해 입력과 출력 사이의 관계를 학습하고, 새로운 입력 데이터에 대한 출력 값을 예측합니다.
- 예시: 집의 크기, 위치, 방의 개수 등의 정보(입력 데이터)와 집의 가격(레이블 데이터)을 이용하여 집값을 예측하는 모델. 새로운 집의 정보를 입력하면 학습된 모델이 해당 집의 가격을 예측해 줍니다.
- 주요 알고리즘: 선형 회귀, 로지스틱 회귀, 의사 결정 트리, 서포트 벡터 머신 등
비지도학습 (Unsupervised Learning):
비지도학습은 정답 레이블 없이 입력 데이터만으로 데이터의 숨겨진 패턴이나 구조를 찾아내는 학습 방식입니다. 데이터의 특징을 분석하고, 데이터 간의 유사성을 기반으로 그룹화하거나 데이터의 차원을 줄이는 등의 작업에 사용됩니다.
- 예시: 고객 구매 데이터를 분석하여 고객을 여러 그룹으로 분류(Clustering). 각 그룹은 유사한 구매 패턴을 가진 고객들로 구성될 수 있으며, 이를 통해 맞춤형 마케팅 전략을 수립할 수 있습니다.
- 주요 알고리즘: K-평균 클러스터링, 계층적 클러스터링, PCA(주성분 분석), 연관 규칙 학습 등
강화학습 (Reinforcement Learning):
강화학습은 특정 환경에서 에이전트가 행동을 선택하고, 그 행동에 따른 보상을 받으며 학습하는 방식입니다. 에이전트는 누적 보상을 최대화하는 방향으로 학습하며, 시행착오를 통해 최적의 행동 전략을 학습합니다.
- 예시: 게임 플레이. 에이전트는 게임 환경에서 특정 행동(점프, 이동 등)을 수행하고, 그에 따른 점수(보상)를 받습니다. 에이전트는 높은 점수를 얻기 위해 시행착오를 거쳐 최적의 게임 전략을 학습합니다. 로봇 제어, 자율 주행 등에도 활용됩니다.
- 주요 알고리즘: Q-러닝, SARSA, 딥 강화학습(DQN, A3C 등)

이처럼 머신러닝은 다양한 종류로 나뉘며, 각각의 학습 방식과 목표가 다릅니다. 데이터의 특징과 해결하고자 하는 문제에 따라 적절한 머신러닝 기법을 선택하는 것이 중요합니다.

지도학습 알고리즘: 선형 회귀와 로지스틱 회귀

선형 회귀 (Linear Regression)

선형 회귀는 입력 변수와 출력 변수 사이의 선형 관계를 모델링하는 지도학습 알고리즘입니다. 쉽게 말해, 데이터들을 가장 잘 나타내는 직선(혹은 평면, 초평면)을 찾는다고 생각하면 됩니다. 이 직선(혹은 평면, 초평면)을 통해 새로운 입력값에 대한 출력값을 예측할 수 있습니다.

목표: 입력 변수(x)와 출력 변수(y) 사이의 관계를 가장 잘 나타내는 선형 방정식(y = ax + b)을 찾는 것. 여기서 a는 기울기, b는 y절편입니다.
데이터: 입력 변수(x)와 출력 변수(y)가 쌍으로 이루어진 데이터셋이 필요합니다.
학습 과정: 데이터들을 가장 잘 나타내는 직선을 찾기 위해 ‘손실 함수’라는 것을 사용합니다. 손실 함수는 예측값과 실제값의 차이를 측정하는 함수로, 이 값을 최소화하는 방향으로 직선의 기울기와 y절편을 조정합니다. 가장 널리 사용되는 손실 함수는 ‘평균 제곱 오차(Mean Squared Error, MSE)’입니다.
예시: 집의 크기(x)와 가격(y) 데이터를 기반으로 집값 예측 모델을 만든다고 가정해 봅시다. 선형 회귀를 사용하면 집의 크기와 가격 사이의 관계를 나타내는 직선을 찾을 수 있고, 이를 통해 새로운 집의 크기를 입력했을 때 예상 가격을 예측할 수 있습니다. 집 크기가 커질수록 가격이 비례해서 증가하는 경향이 있다면, 선형 회귀는 이러한 관계를 잘 모델링할 수 있습니다. 회귀 계수인 ‘a’는 집 크기가 가격에 미치는 영향을 나타내고, ‘b’는 다른 요소들이 고정되었을 때의 기본 가격을 나타냅니다.
활용: 주식 가격 예측, 매출 예측, 기온 예측 등 연속적인 값을 예측하는 다양한 분야에 활용됩니다.

로지스틱 회귀 (Logistic Regression)

로지스틱 회귀는 출력 변수가 범주형 변수(예: 0 또는 1, 참 또는 거짓, 스팸 또는 정상 메일)인 경우에 사용되는 지도학습 알고리즘입니다. 선형 회귀와 유사하지만, 출력값을 확률로 변환하는 시그모이드 함수를 사용하여 0과 1 사이의 값을 출력합니다.

목표: 입력 변수를 기반으로 특정 사건이 발생할 확률을 예측하는 것. 예를 들어, 특정 고객이 제품을 구매할 확률, 이메일이 스팸일 확률 등을 예측합니다.
데이터: 입력 변수와 범주형 출력 변수가 쌍으로 이루어진 데이터셋.
학습 과정: 선형 회귀처럼 입력 변수의 선형 결합을 계산하지만, 그 결과를 시그모이드 함수에 입력하여 0과 1 사이의 확률 값으로 변환합니다. 시그모이드 함수는 출력값을 0과 1 사이로 제한하여 확률로 해석할 수 있게 합니다. 학습 과정에서 ‘로그 손실(Log Loss)’ 또는 ‘크로스 엔트로피(Cross Entropy)’를 손실 함수로 사용하여 예측 확률과 실제 레이블 사이의 차이를 최소화하는 방향으로 모델을 학습합니다.
예시: 특정 질병의 발병 여부를 예측하는 모델을 만든다고 가정해 봅시다. 환자의 나이, 혈압, 콜레스테롤 수치 등을 입력 변수로 사용하고, 질병 발병 여부(0: 발병하지 않음, 1: 발병)를 출력 변수로 사용할 수 있습니다. 로지스틱 회귀는 이러한 데이터를 학습하여 새로운 환자의 정보를 입력했을 때 질병 발병 확률을 예측합니다. 만약 예측 확률이 0.7이라면, 해당 환자가 70% 확률로 질병에 걸릴 것이라고 예측하는 것입니다.
활용: 의료 진단, 신용 평가, 스팸 필터링, 이미지 분류 등 다양한 분야에서 분류 문제를 해결하는 데 사용됩니다. 이진 분류(두 개의 범주로 분류)뿐만 아니라 다항 분류(세 개 이상의 범주로 분류)에도 활용할 수 있습니다.

비지도학습 알고리즘: K-평균 클러스터링과 PCA

K-평균 클러스터링 (K-means Clustering)

K-평균 클러스터링은 데이터 포인트들을 K개의 그룹(클러스터)으로 나누는 비지도 학습 알고리즘입니다. 각 클러스터는 중심점(centroid)을 가지며, 데이터 포인트들은 가장 가까운 중심점을 가진 클러스터에 속하게 됩니다. 알고리즘의 목표는 클러스터 내 데이터 포인트들의 유사성은 최대화하고, 서로 다른 클러스터에 속한 데이터 포인트들의 유사성은 최소화하는 것입니다.

목표: 레이블이 없는 데이터셋에서 유사한 특징을 가진 데이터 포인트들을 K개의 그룹으로 묶는 것.
데이터: 입력 데이터만 필요하며, 출력 레이블은 필요하지 않습니다.
학습 과정:
K개의 중심점 초기화: 랜덤으로 K개의 데이터 포인트를 중심점으로 선택합니다.
데이터 포인트 할당: 각 데이터 포인트를 가장 가까운 중심점을 가진 클러스터에 할당합니다. 일반적으로 유클리드 거리를 사용하여 거리를 계산합니다.
중심점 업데이트: 각 클러스터에 속한 데이터 포인트들의 평균 좌표를 계산하여 새로운 중심점으로 업데이트합니다.
2~3단계 반복: 중심점이 더 이상 변하지 않거나, 미리 정해진 반복 횟수에 도달할 때까지 2~3단계를 반복합니다.
예시: 온라인 쇼핑몰의 고객 데이터를 분석하여 고객들을 여러 그룹으로 분류하고자 한다고 가정해 봅시다. 고객의 구매 내역, 방문 빈도, 평균 구매 금액 등을 입력 데이터로 사용할 수 있습니다. K-평균 클러스터링을 적용하면, 예를 들어 K=3으로 설정했을 경우, 고객들은 ‘고가치 고객’, ‘일반 고객’, ‘잠재 고객’과 같은 세 그룹으로 분류될 수 있습니다. 이를 통해 각 고객 그룹에 맞는 맞춤형 마케팅 전략을 수립할 수 있습니다.
활용: 고객 세분화, 이미지 압축, 이상 탐지, 문서 분류 등 다양한 분야에 활용됩니다. K값 설정이 중요하며, 적절한 K값은 데이터의 특성과 분석 목표에 따라 달라집니다. 엘보우 방법(Elbow method)이나 실루엣 분석(Silhouette analysis) 등을 통해 최적의 K값을 찾을 수 있습니다.

주성분 분석 (PCA, Principal Component Analysis)

주성분 분석(PCA)은 고차원 데이터를 저차원 데이터로 축소하는 데 사용되는 비지도 학습 알고리즘입니다. 데이터의 분산을 최대한 보존하면서 차원을 줄이는 것이 목표입니다. 데이터의 분산이 가장 큰 방향을 찾아 주성분(principal component)으로 정의하고, 상대적으로 분산이 작은 주성분은 제거하여 차원을 축소합니다.

목표: 고차원 데이터의 차원을 줄이면서 데이터의 주요 정보를 최대한 유지하는 것. 노이즈를 제거하고, 데이터 시각화, 계산 효율성 향상 등에 도움이 됩니다.
데이터: 여러 개의 변수(특징)으로 구성된 고차원 데이터셋.
학습 과정:
데이터 표준화: 각 변수의 평균을 0, 표준편차를 1로 변환하여 모든 변수가 동일한 척도를 갖도록 합니다. 이 단계는 변수의 스케일에 따라 PCA 결과가 영향을 받는 것을 방지합니다.
공분산 행렬 계산: 데이터의 공분산 행렬을 계산합니다. 공분산 행렬은 변수들 간의 관계를 나타냅니다.
고유값 분해: 공분산 행렬의 고유값과 고유벡터를 계산합니다. 고유값은 각 주성분의 분산을 나타내며, 고유벡터는 주성분의 방향을 나타냅니다.
주성분 선택: 고유값이 큰 순서대로 주성분을 선택합니다. 고유값이 클수록 해당 주성분이 데이터의 분산을 더 많이 설명합니다. 일반적으로 전체 분산의 일정 비율(예: 95%)을 설명하는 주성분들을 선택합니다.
데이터 투영: 선택된 주성분을 새로운 좌표계로 사용하여 원래 데이터를 저차원 공간에 투영합니다.
예시: 얼굴 인식 시스템을 개발한다고 가정해 봅시다. 각 얼굴 이미지는 수천 개의 픽셀 값으로 이루어진 고차원 데이터로 표현될 수 있습니다. PCA를 사용하면, 이러한 고차원 데이터를 주요 특징(예: 눈, 코, 입의 위치와 모양)을 나타내는 저차원 데이터로 축소할 수 있습니다. 이렇게 차원을 줄이면 계산 비용을 줄이고, 과적합(overfitting)을 방지하는 데 도움이 됩니다.
활용: 차원 축소, 노이즈 제거, 데이터 시각화, 특징 추출, 패턴 인식 등 다양한 분야에 활용됩니다. 특히 고차원 데이터를 다루는 머신러닝 작업에서 성능 향상과 계산 효율성을 위해 PCA가 널리 사용됩니다.

강화학습: Q-러닝과 딥 강화학습

Q-러닝 (Q-Learning)

Q-러닝은 강화학습의 한 종류로, 에이전트가 특정 상태에서 특정 행동을 했을 때 얻을 수 있는 장기적인 보상을 최대화하는 방향으로 학습하는 알고리즘입니다. Q-러닝은 Q-테이블을 사용하여 각 상태-행동 쌍에 대한 기대 보상값(Q-값)을 저장하고 업데이트합니다.

목표: 주어진 환경에서 최적의 행동 정책을 학습하여 누적 보상을 최대화하는 것.
핵심 개념:
에이전트 (Agent): 환경과 상호작용하는 학습 주체.
환경 (Environment): 에이전트가 행동하는 공간.
상태 (State): 환경의 현재 상황.
행동 (Action): 에이전트가 특정 상태에서 취할 수 있는 행위.
보상 (Reward): 에이전트가 특정 행동을 수행한 후 환경으로부터 받는 즉각적인 보상.
Q-테이블 (Q-table): 각 상태-행동 쌍에 대한 기대 보상값(Q-값)을 저장하는 테이블. Q-값은 해당 상태에서 특정 행동을 수행했을 때 얻을 수 있는 미래 보상의 총합을 추정한 값입니다.
정책 (Policy): 에이전트가 특정 상태에서 어떤 행동을 선택할지 결정하는 규칙.
학습 과정:
Q-테이블 초기화: 모든 상태-행동 쌍에 대한 Q-값을 0 또는 작은 랜덤 값으로 초기화합니다.
반복적인 학습:
에이전트는 현재 상태를 관찰합니다.
에이전트는 현재 상태에서 행동을 선택합니다. 이때, ε-greedy 방법과 같이 탐험(exploration)과 활용(exploitation)을 적절히 조합하는 전략을 사용합니다. 탐험은 새로운 행동을 시도하여 더 좋은 보상을 찾는 것을 의미하고, 활용은 현재까지 알려진 최적의 행동을 선택하는 것을 의미합니다.
에이전트는 선택한 행동을 수행하고, 환경으로부터 보상을 받습니다.
에이전트는 다음 상태로 이동합니다.
Q-테이블을 업데이트합니다. Q-값 업데이트는 벨만 방정식(Bellman equation)을 기반으로 수행되며, 다음과 같은 식으로 나타낼 수 있습니다:
Q(s, a) = Q(s, a) + α * (r + γ * max Q(s', a') - Q(s, a))
여기서, s는 현재 상태, a는 현재 행동, α는 학습률, r은 받은 보상, γ는 할인율, s'는 다음 상태, max Q(s', a')은 다음 상태에서 가능한 모든 행동 중 가장 큰 Q-값을 의미합니다. 즉, 현재 행동에 대한 Q-값은 현재 받은 보상과 다음 상태에서 얻을 수 있는 최대 기대 보상의 합으로 업데이트됩니다. 할인율 γ는 미래 보상의 현재 가치를 조절하는 역할을 합니다.
예시: 미로 찾기 게임에서 Q-러닝을 사용하여 에이전트가 출발점에서 목적지까지 최단 경로로 이동하는 방법을 학습한다고 가정해 보겠습니다. 미로의 각 칸은 상태를 나타내고, 에이전트는 상, 하, 좌, 우로 이동하는 네 가지 행동을 할 수 있습니다. 목적지에 도착하면 양의 보상을 받고, 벽에 부딪히거나 잘못된 길로 가면 음의 보상을 받습니다. Q-러닝을 통해 에이전트는 각 상태에서 어떤 행동을 해야 최종적으로 가장 큰 보상을 얻을 수 있는지 학습합니다. 학습이 완료되면, 에이전트는 Q-테이블을 기반으로 최적의 경로를 따라 이동할 수 있습니다.

딥 강화학습 (Deep Reinforcement Learning)

딥 강화학습은 딥러닝과 강화학습을 결합한 기법입니다. Q-러닝은 상태와 행동의 수가 많아지면 Q-테이블이 매우 커지고, 모든 상태-행동 쌍에 대한 Q-값을 저장하고 업데이트하는 것이 어려워집니다. 딥 강화학습은 이러한 문제를 해결하기 위해 딥러닝 모델을 사용하여 Q-함수를 근사합니다. 즉, 신경망을 이용하여 Q-값을 직접 계산하는 것입니다.

장점: 딥러닝을 사용하여 복잡한 상태 공간과 행동 공간을 효과적으로 처리할 수 있습니다. 고차원 데이터(이미지, 텍스트 등)를 직접 입력으로 사용할 수 있습니다.
주요 알고리즘:
DQN (Deep Q-Network): Q-러닝에 딥러닝을 적용한 알고리즘. 신경망을 사용하여 Q-함수를 근사하고, 경험 재현(experience replay)과 같은 기법을 사용하여 학습 안정성을 향상시킵니다. 경험 재현은 과거의 경험(상태, 행동, 보상, 다음 상태)을 저장해두었다가 학습에 반복적으로 사용하는 기법입니다.
A3C (Asynchronous Advantage Actor-Critic): 여러 개의 에이전트를 병렬적으로 학습시키는 알고리즘. Actor-Critic 구조를 사용하여 정책을 직접 학습하고, 비동기적으로 학습을 진행하여 학습 속도를 높입니다. Actor는 정책을 결정하고, Critic은 정책의 가치를 평가합니다.
DDPG (Deep Deterministic Policy Gradient): 연속적인 행동 공간에서 사용할 수 있는 알고리즘. Actor-Critic 구조를 사용하고, deterministic policy를 학습합니다.
예시: Atari 게임 플레이. DQN은 화면 픽셀을 직접 입력으로 받아 각 상태에서 어떤 행동을 해야 가장 높은 점수를 얻을 수 있는지 학습합니다. 사람 수준의 성능을 달성한 사례가 있으며, 복잡한 게임 환경에서도 딥 강화학습이 효과적임을 보여줍니다. 로봇 제어, 자율 주행, 자원 관리 등 다양한 분야에 활용됩니다. 복잡한 환경에서 최적의 제어 정책을 학습하는 데 효과적입니다.

머신러닝 알고리즘 선택 기준과 활용 팁

머신러닝 알고리즘을 선택하는 것은 프로젝트의 성공에 매우 중요합니다. 데이터의 특성, 문제의 유형, 그리고 프로젝트의 목표를 고려하여 적절한 알고리즘을 선택해야 합니다. 다음은 머신러닝 알고리즘 선택 시 고려해야 할 몇 가지 주요 기준과 활용 팁입니다.

데이터의 종류와 특성

데이터의 유형: 데이터는 크게 수치형 데이터(연속형, 이산형)와 범주형 데이터로 나뉩니다. 선형 회귀는 연속형 수치 데이터를 예측하는 데 적합하고, 로지스틱 회귀는 범주형 데이터를 분류하는 데 사용됩니다. 데이터 유형에 따라 적절한 알고리즘을 선택해야 합니다. 예를 들어, 고객의 연령과 소득을 기반으로 구매 금액을 예측하는 경우 연속형 데이터를 다루므로 선형 회귀가 적합할 수 있습니다. 반면, 고객의 특징을 기반으로 특정 제품 구매 여부를 예측하는 경우 범주형 데이터를 다루므로 로지스틱 회귀 또는 의사결정 트리가 더 적합할 수 있습니다.
데이터의 크기: 데이터의 크기는 알고리즘 선택에 영향을 미칩니다. 데이터 크기가 작을 경우 계산적으로 복잡한 알고리즘은 오히려 과적합 문제를 일으킬 수 있습니다. 데이터 크기가 클 경우에는 더 복잡한 모델을 사용하여 더 정확한 결과를 얻을 수 있지만, 학습 시간이 오래 걸릴 수 있습니다. 예를 들어, 데이터셋이 작은 경우 K-최근접 이웃 알고리즘과 같은 간단한 알고리즘이 좋은 성능을 보일 수 있지만, 데이터셋이 매우 큰 경우에는 딥러닝 모델을 고려할 수 있습니다.
데이터의 차원: 데이터의 차원이 높을 경우, 차원의 저주(Curse of dimensionality) 문제가 발생할 수 있습니다. 이 경우 PCA와 같은 차원 축소 기법을 사용하여 데이터의 차원을 줄인 후 머신러닝 알고리즘을 적용하는 것이 효과적일 수 있습니다. 예를 들어, 이미지 데이터는 매우 높은 차원을 가지므로 PCA를 사용하여 주요 특징을 추출한 후 분류 알고리즘을 적용하는 것이 일반적입니다.
데이터의 품질: 데이터의 품질 또한 매우 중요합니다. 결측값이나 이상치가 많을 경우 데이터 전처리 과정을 통해 이를 처리해야 합니다. 데이터의 품질이 좋지 않으면 머신러닝 모델의 성능이 저하될 수 있습니다. 예를 들어, 데이터에 결측값이 많은 경우 결측값 대치 기법을 사용하여 결측값을 채워야 하고, 이상치가 존재하는 경우 이상치 탐지 및 제거 기법을 적용해야 합니다.

문제 유형

분류 (Classification): 범주형 데이터를 예측하는 문제입니다. 이메일 스팸 분류, 이미지 분류, 질병 진단 등이 이에 해당합니다. 로지스틱 회귀, 서포트 벡터 머신, 의사 결정 트리, 랜덤 포레스트, 나이브 베이즈 등의 알고리즘이 주로 사용됩니다.
회귀 (Regression): 연속적인 값을 예측하는 문제입니다. 집값 예측, 주가 예측, 매출 예측 등이 이에 해당합니다. 선형 회귀, 다항 회귀, 서포트 벡터 회귀, 결정 트리 회귀 등의 알고리즘이 주로 사용됩니다.
클러스터링 (Clustering): 데이터를 유사한 특징을 가진 그룹으로 묶는 문제입니다. 고객 세분화, 이미지 분할, 문서 분류 등이 이에 해당합니다. K-평균 클러스터링, 계층적 클러스터링, DBSCAN 등의 알고리즘이 주로 사용됩니다.
차원 축소 (Dimensionality Reduction): 고차원 데이터를 저차원으로 변환하는 문제입니다. 데이터 시각화, 노이즈 제거, 특징 추출 등에 사용됩니다. PCA, t-SNE 등의 알고리즘이 주로 사용됩니다.

프로젝트 목표 및 제약사항

정확도: 모델의 예측 정확도가 가장 중요한 경우, 앙상블 기법과 같이 높은 정확도를 제공하는 알고리즘을 선택할 수 있습니다. 하지만 앙상블 기법은 계산 비용이 높을 수 있다는 점도 고려해야 합니다. 예를 들어, 의료 진단과 같이 높은 정확도가 요구되는 분야에서는 랜덤 포레스트나 그래디언트 부스팅 머신과 같은 앙상블 기법이 효과적일 수 있습니다.
해석력: 모델의 예측 결과에 대한 설명이 필요한 경우, 의사 결정 트리와 같은 해석력이 높은 알고리즘을 선택하는 것이 좋습니다. 의사결정 트리는 트리 구조를 통해 예측 과정을 시각적으로 보여주기 때문에 결과 해석이 용이합니다. 예를 들어, 신용 평가 모델에서 특정 고객의 신용 등급이 낮게 예측된 이유를 설명해야 하는 경우 의사결정 트리가 적합할 수 있습니다.
계산 비용: 학습 데이터의 크기가 크거나 실시간 예측이 필요한 경우, 계산 비용이 낮은 알고리즘을 선택해야 합니다. 예를 들어, 스트리밍 데이터에 대한 실시간 예측이 필요한 경우 선형 회귀나 로지스틱 회귀와 같은 간단한 알고리즘이 적합할 수 있습니다.
학습 시간: 빠른 학습이 필요한 경우, 학습 시간이 짧은 알고리즘을 선택해야 합니다. 예를 들어, 프로토타이핑 단계에서 다양한 알고리즘을 빠르게 테스트해야 하는 경우 학습 시간이 짧은 알고리즘을 우선적으로 고려할 수 있습니다.

활용 팁

데이터 전처리: 모든 머신러닝 알고리즘은 데이터 전처리 과정이 매우 중요합니다. 결측값 처리, 이상치 제거, 특징 스케일링 등을 통해 데이터 품질을 향상시켜야 합니다.
교차 검증: 모델의 성능을 제대로 평가하기 위해 교차 검증을 사용하는 것이 중요합니다. K-fold 교차 검증은 데이터를 K개의 부분집합으로 나누어 K-1개의 부분집합으로 모델을 학습하고 나머지 한 개의 부분집합으로 모델을 평가하는 과정을 반복하는 방법입니다.
하이퍼파라미터 튜닝: 각 머신러닝 알고리즘은 성능에 영향을 미치는 하이퍼파라미터를 가지고 있습니다. Grid Search, Random Search, Bayesian Optimization 등의 기법을 사용하여 최적의 하이퍼파라미터 값을 찾아야 합니다.
앙상블 기법: 여러 개의 모델을 결합하여 더 좋은 성능을 얻는 앙상블 기법을 활용할 수 있습니다. Bagging, Boosting, Stacking 등의 앙상블 기법이 있습니다.
모델 평가 지표: 모델의 성능을 평가할 때는 정확도, 정밀도, 재현율, F1-score, AUC 등 적절한 평가 지표를 사용해야 합니다. 문제 유형에 따라 적합한 평가 지표가 다릅니다.
지속적인 학습: 머신러닝 모델은 한 번 학습하고 끝나는 것이 아니라, 새로운 데이터가 수집됨에 따라 지속적으로 업데이트되어야 합니다.

머신러닝 알고리즘 선택은 복잡한 문제를 해결하는 데 중요한 첫걸음입니다. 위에 제시된 기준과 팁들을 활용하여 데이터와 프로젝트에 가장 적합한 알고리즘을 신중하게 선택하고, 최적의 성능을 달성하기 위한 노력을 기울여야 합니다.

이 글에서는 ‘머신러닝의 기본 개념과 종류’, ‘지도학습 알고리즘: 선형 회귀와 로지스틱 회귀’ 등 머신러닝 기본 알고리즘 5가지 완벽 이해에 대해 알아보았습니다. 감사합니다.