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머신러닝 이야기

머신러닝을 어떻게 시작할것인가?

by IT/머신러닝 엔지니어의 독서/경제/육아 공부 리치윈드 - windFlex 2020. 3. 15.

머신러닝에 대한 질문으로 아래와 같은 문의 사항을 많이 듣습니다.

제가 머신러닝을 사용해 보려고 하는데, 어디에 사용해야 하나요?

제 분야에 머신러닝을 사용해 보려고 하는데, 어디에서부터 손 데야 할지 모르겠습니다...

사실, 위 같은 질문을 받으면,, 저도,,,

멍..........................

 

위 질문의 직설적이 답변을 드리면,

머신러닝에 대한 최소한의 이해를 키우시라...

라고 답변을 먼저 드려야 할것 같습니다.

 

[Machine Learning Process]

우선, 머신러닝 관련 프로세스는 아래와 같습니다.
굳이 교과서적으로 표현한다면 아래와 같습니다.

 

① 목표 설정 (머신러닝으로 하고 싶은일이 무엇인가?)


  • - 목표, 예상 알고리즘, 그에 따른 데이터 셋 설계
    - ex) . 목표 : 적합한 요금제 추천
    . 필요 데이터 : 총통화량, 연령대, 통화시간대, 주요통화지역 등...
    . 클러스터링 알고리즘, or 일부 Classification 알고리즘

② 데이터 확보 → 빅데이터 시스템 구성


③ 데이터 정제 (ETL, Feature 선택, 정형화/Columnize, Normalize)


④ 알고리즘 개발/적용/설정 (알고리즘의 이해를 바탕으로한, 적정 알고리즘 선택)


⑤ 알고리즘 평가 및 조정 (알고리즘은 적정한가?)


⑥ 알고리즘 결과값 활용/Application (결과해석, 시각화, 패턴연계 등..)


질문자의 현 상황에 따라서 대답이 달라져야 하기 때문에, 차근 차근 이해력을 높여 나가셔야 합니다.

그래도, 좀 막연하다...  최소한의 필요한 것만 빨리...

라고 말씀하신다면,

 

"어떤 데이터를 확보할 수 있는지", "그 데이터로 무슨 일을 하고 싶은것인지",

 

"시간만 주어 진다면 컴퓨터 없이 본인이 그 데이터를 가지고 할 수 있을 것 같은지..?" 등을 점검해 보시기 바랍니다.


머신러닝은요...
인간 지능을 능가한다라고 바라보기 보다는,

" 인간이 매우 오랜시간 동안, 좋은 기억력으로 처리하면 할 수 있는 것을, 빠르게 할 수 있다... "

관점으로 접근하시면 쉽게 응용할 수 있습니다.

 

AlphaGo를 예로 들면,
오랜동안 쌓아 놓은 다른 사람의 바둑 경기 중 "승리하는 수"를 잘 기억했다가,
그와 유사한 환경 조건에 사용하는 방식과,

"A수를 두었을 때, (과거 기보를 기반으로) 다음 상황 추정"입니다.

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(※ Policy Gradient 방식의 강화학습 사용한것 제외... 사실 이것도 결과적으로 비슷합니다.)
즉, AlphaGo의 경우도, 다수의 기보를 기억하여 빠르게 Search해 보는 것이지,
인간이 하지 못하는 불가해한 예측을 하는 것이 아닙니다.

 

[어떤 머신러닝 알고리즘을 선택해야 하는가?]

동일한 답변일지 모르겠습니다만, 아래와 같은 답변에 따라 다릅니다.

"무엇을 하고 싶으신가요? 어떤 데이터를 어떤 결과를 얻기를 원하시는지요?"

 

도움을 요청하시는 분께서,
"어떤 머신러닝 기술을 사용하면 될까요" 질문하시어,
"데이터를 한 번 봐봐야 겠는데요.."라고 답변한적이 있었습니다.

 

왜냐면, 그 분은 해당 데이터가 텍스트인지, 수치형 데이터 인지도 모르고 있었습니다.

(나중에 확인한 결과 대부분 "텍스트 문장"형태로 데이터를 쌓고 계셨습니다.)

 

이 때문에 데이터 샘플을 가져오시면 답변해 드리겠습니다..라고 말씀 드리나,
"전문가가 아닌가 보다...."라는 표정들로 돌아가시곤 하셨습니다.

다시 한번 청하건데...

여러분은 어떠한 데이터를 가지고 계시나요?

 

[ 데이터 분포 가정 ]

 

알고리즘들은, 대부분 학습데이터가 특정 분포에 따른 다는 가정(Assumption)을 하고 있습니다.

대부분, 정규분포(Normal)입니다.

 

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(※ 이유 : 중심극한정리 - 여러 다른 불규치 분포를 가질지라도,다수가 섞이면 Normal분포에 따른다..)

 

그러나, 우리가 활용하고자 하는 데이터는 노말 분포에 따르지 않는 경우가 많습니다.
=> 불규칙 분포 (※ 규정하기 어려운, Chi2 또는 포아송 분포 등)

또한, 데이터가 모두 채워져 있는 것이 아니라, 어떤 특정한 칸(필드)에만 숫자가 채워져 있는 희소행렬 (Sparse Matrix)를 가지는 경우가 상대적으로 많습니다.

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(※ 빅데이터를 통하여 현실 데이터를 확보하고, 수치 행렬을 만들 경우 대다수 발생)


=> 기본 가정을 위배하게 되어 알고리즘이 먹통이 되는 경우가 있습니다.
==> 이러한 기본 배경의 이해가 필요하나, 자연스럽게 이해가 될 것입니다.

 

예를 들면, Binary Data ( 0과 1값만 갖는)에 k-means Clustering를 적용하면,
큰 의미 없이, 2개의 클러스터 0과 1로 분류되어 버립니다.

 

마찬가지로 동일 데이터에 PCA (Principal Component Analysis)를 적용하면,
엉뚱한 결과가 도출될 수 있습니다.


PCA는 기본적으로 알고리즘 자체가 연속된 분포와 Normal 분포를 가정하기 때문입니다.

분포에 무관한 알고리즘들도 있습니다.
Decision Tree (의사결정나무), 또는 SOM (Self-Organized Map)등은 분포와 무관하게 동작하는 계열의 알고리즘 입니다.


[  무엇으로 시작해 볼까? ]

ㅇ R이나, 파이썬을 설치해서, 간단한 Clustering, Classification 예제를 실행해 보세요.
감을 잡으실 수 있을 것입니다.


ㅇ 만약, R, python 등 컴퓨터언어에 대한 경험이 전현 없이, 감만 빨리 잡아보고 싶다면,
MS Azure ML 플랫폼, Google Analytics 등을 사용해 보시길 권장 드립니다.


ㅇ이미 데이터 확보가 되어 있다면, SAS, SPSS 등 기존 통계패키지를 사용할 수 있습니다.
. 실환경/자신의 업무 유관 데이터 샘플로 간단한 알고리즘을 실행해 보세요

(데이터 정제가 더 어려울 수 있습니다..)

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