출처 : https://ebbnflow.tistory.com/165
: https://opentutorials.org/course/4548/28934
: https://wooaoe.tistory.com/8
1. 머신러닝(Machine learning)이란?
머신 러닝은 인공 지능의 한 분야로, 컴퓨터가 학습할 수 있도록 하는 알고리즘과 기술을 개발하는 분야를 말합니다.
기계 학습의 핵심은 표현(representation)과 일반화(generalization)에 있다고 합니다.
표현이란 데이터의 평가이며, 일반화란 아직 알 수 없는 데이터에 대한 처리입니다
아울러 1959년, 아서 사무엘은 기계 학습을 “컴퓨터에게 배울 수 있는 능력, 즉 코드로 정의하지 않은 동작을 실행하는 능력에 대한 연구 분야”라고 정의하였습니다.[출처-위키피디아]
- 간단히 말해서 머신 러닝 기술은 명시적으로 프로그래밍하는 것이 아니라 데이터로부터의 학습을 통해 작업을 수행하는 방법을 컴퓨터에 가르치는 것이죠.
2. 머신러닝의 유형
머신러닝의 학습 방법은 크게 3가지로 분류됩니다.
- 지도학습
- 비지도학습
- 강화학습
● 지도학습(Supervised Learning)
지도 학습은 말 그대로 정답이 있는 데이터를 활용해 데이터를 학습시키는 것입니다. 입력 값(X data)이 주어지면 입력값에 대한 Label(Y data)를 주어 학습시키며 대표적으로 분류, 회귀 문제가 있습니다.
예를 들어, 입력 데이터 셋을 3*5, 32*44 등을 주고 라벨 데이터 셋을 입력 데이터셋의 정답인 15, 1408등을 주면 해당 모델은 주어지지 않은 데이터 셋 9*3의 정답을 해결할 수 있게 됩니다.
- 지도학습 종류
1) 분류(Classification)
분류는 주어진 데이터를 정해진 카테고리(라벨)에 따라 분류하는 문제를 말합니다. darknet의 YOLO, network architecture는 GoodLeNet for image classification을 이용하여 이미지를 분류하고 있습니다. 분류는 맞다, 아니다 등의 이진 분류 문제 또는 사과다 바나나다 포도다 등의 2가지 이상으로 분류하는 다중 분류 문제가 있습니다.
예를 들어 입력 데이터로 메일을 주고 라벨을 스팸메일이다, 아니다 를 주면 모델은 새로운 메일이 들어올 때 이 메일이 스팸인지 아닌지 분류를 할 수 있게 됩니다.
2) 회귀(Regression)
회귀는 어떤 데이터들의 Feature를 기준으로, 연속된 값(그래프)을 예측하는 문제로 주로 어떤 패턴이나 트렌드, 경향을 예측할 때 사용됩니다. 즉 답이 분류 처럼 1, 0이렇게 딱 떨어지는 것이 아니고 어떤 수나 실수로 예측될 수 있습니다.
예를 들어 서울에 있는 20평대 아파트 집값 가격, 30평대 아파트 가격, 지방의 20평대 아파트 가격등을 입력데이터로 주고 결과를 주면, 어떤 지역의 30평대 아파트 가격이 어느정도 인지 예측할 수 있게 됩니다.
● 비지도학습(Unsupervised Learning)
지도 학습과는 달리 정답 라벨이 없는 데이터를 비슷한 특징끼리 군집화 하여 새로운 데이터에 대한 결과를 예측하는 방법을 비지도학습 이라고 합니다. 라벨링 되어있지 않은 데이터로부터 패턴이나 형태를 찾아야 하기 때문에 지도학습보다는 조금 더 난이도가 있다고 할 수 있습니다. 실제로 지도 학습에서 적절한 피처를 찾아내기 위한 전처리 방법으로 비지도 학습을 이용하기도 합니다.
비지도학습의 대표적인 종류는 클러스터링(Clustering)이 있습니다. 이 외에도 Dimentionality Reduction, Hidden Markov Model이 있습니다. 예를 들어 여러 과일의 사진이 있고 이 사진이 어떤 과일의 사진인지 정답이 없는 데이터에 대해 색깔이 무엇인지, 모양이 어떠한지 등에 대한 피처를 토대로 바나나다, 사과다 등으로 군집화 하는 것입니다.
지도/비지도 학습 모델(Semi-Supervised Learning)을 섞어서 사용할 수도 있습니다. 소량의 분류된 데이터를 사용해 분류되지 않은 더 큰 데이터 세트를 보강하는 방법으로 활용할 수 도 있습니다.
최근 각광받고 있는 GAN(generative Adversarial Network)모델도 비지도 학습에 해당합니다.
- 지도학습, 비지도학습의 대표적인 알고리즘
| 지도학습(Supervised Learning), | Classification | kNN |
| Naive Bayes | ||
| Support Vector | ||
| Machine Decision | ||
| Regression | Linear Regression | |
| Locally Weighted Linear | ||
| Ridge | ||
| Lasso | ||
| 비지도학습(Unsupervised Learning), |
Clustering | |
| K Means | ||
| Density Estimation | ||
| Exception Maximization | ||
| Pazen Window | ||
| DBSCAN |
출처: https://wendys.tistory.com/169
● 강화학습(Reinforcement Learning)
머신러닝의 꽃이라 불리는 강화학습(RL)은 지도, 비지도 학습과는 조금 다른 개념입니다.
우리가 잘 아는 알파고는 이 '강화학습' 모델로 만들어졌습니다.
행동 심리학에서 나온 이론으로 분류할 수 있는 데이터가 존재하는 것도 아니고 데이터가 있어도 정답이 따로 정해져 있지 않으며 자신이 한 행동에 대해 보상(reward)를 받으며 학습하는 것을 말합니다.
- 강화학습의 개념
- 에이전트(Agent)
- 환경(Environment)
- 상태(State)
- 행동(Action)
- 보상(Reward)
게임을 예로들면 게임의 규칙을 따로 입력하지 않고 자신(Agent)이 게임 환경(environment)에서 현재 상태(state)에서 높은 점수(reward)를 얻는 방법을 찾아가며 행동(action)하는 학습 방법으로 특정 학습 횟수를 초과하면 높은 점수(reward)를 획득할 수 있는 전략이 형성되게 됩니다. 단, 행동(action)을 위한 행동 목록(방향키, 버튼)등은 사전에 정의가 되어야 합니다.
만약 이것을 지도 학습(Supervised Learning)의 분류(Classification)를 통해 학습을 한다고 가정하면 모든 상황에 대해 어떠한 행동을 해야 하는지 모든 상황을 예측하고 답을 설정해야 하기 때문에 엄청난 예제가 필요하게 됩니다.
바둑을 학습한다고 했을 때, 지도 학습(Supervised Learning)의 분류(Classification)를 이용해 학습하는 경우 아래와 같은 개수의 예제가 필요해지게 됩니다.
강화 학습(reinforcement learning)은 이전부터 존재했던 학습법이지만 이전에 알고리즘은 실생활에 적용할 수 있을 만큼 좋은 결과를 내지 못했습니다.
하지만 딥러닝의 등장 이후 강화 학습에 신경망을 적용하면서부터 바둑이나 자율주행차와 같은 복잡한 문제에 적용할 수 있게 되었습니다. 좀 더 자세히 설명하면 고전적인 강화학습 알고리즘은 앞으로 나올 상태에 대한 보상을 모두 계산해야 하는데 실제 세상과 같이 상태 공간이 크면 현실적으로 계산을 할 수 없습니다. 최근에는 계산하는 대신 신경망을 통해 근삿값을 구함으로써 복잡한 문제를 해결할 수 있게 되었습니다.
강화학습에 딥러닝을 성공적으로 적용한 대표적 알고리즘으로는 DQN과 A3C가 있는데요. 두 알고리즘 모두 딥마인드에서 발표했으며 다른 강화학습 알고리즘의 베이스라인이 되었습니다.
3. 정리
●정답이 있는 문제를 해결하기 위한 것은 지도학습
-> 원하는 결과가 수치라면 회귀 // 문자라면 분류를 사용
●무언가에 대한 관찰을 통해 새로운 의미나 관계를 밝혀내는 것은 비지도학습
-> 행, 관측치간의 관계를 파악하기 위해서는 군집화 // 열, 변수간의 관계를 파악하기 위해서는 연관을 사용
●더 좋은 보상을 받기 위해서 수련하는 것을 강화학습
'Machine Learning' 카테고리의 다른 글
| Deep Learning을 활용한 지도학습 (0) | 2023.01.07 |
|---|---|
| Deep Learning (0) | 2023.01.05 |
