초보자를 위한 머신러닝에서 자주 사용되는 용어 10가지🤖
🤖 머신러닝이란?
머신러닝(Machine Learning)은 인공지능(AI)의 한 분야로, 데이터를 기반으로 패턴을 학습하고 예측을 수행하는 기술이다. 검색 엔진의 추천 시스템, 음성 인식 기술, 자율 주행 자동차 등의 기술 발전은 모두 머신러닝을 활용한 결과물이다. 하지만 머신러닝을 배우려 할 때 생소한 용어들이 많아 이해하기 어려울 수 있다. 이 글에서는 초보자도 쉽게 이해할 수 있도록 머신러닝에서 자주 사용되는 핵심 용어 10가지를 설명한다.
📌 머신러닝에서 반드시 알아야 할 10가지 핵심 용어
🧠 1) 알고리즘 (Algorithm)
알고리즘은 머신러닝에서 데이터를 학습하고 분석하여 패턴을 도출하는 일련의 규칙과 과정이다. 대표적인 알고리즘으로는 선형 회귀(Linear Regression), 의사결정나무(Decision Tree), 신경망(Neural Network) 등이 있다. 알고리즘은 특정 문제를 해결하기 위해 최적의 방법을 찾아가는 과정이며, 성능을 최적화하기 위해 다양한 방법이 연구되고 있다.
예를 들어, 넷플릭스는 알고리즘을 활용하여 사용자가 선호할 만한 영화를 추천하며, 유튜브 역시 비슷한 방식으로 추천 영상을 제공한다. 또한 금융 업계에서는 부정 거래 탐지를 위한 머신러닝 알고리즘이 사용되며, 의료 산업에서는 질병 진단 모델이 활용된다.
📊 2) 데이터셋 (Dataset)
데이터셋은 머신러닝 모델이 학습하는 데이터의 집합을 의미한다. 일반적으로 훈련 데이터(Training Data)와 테스트 데이터(Test Data)로 구성되며, 모델이 새로운 데이터를 예측할 수 있도록 학습하는 역할을 한다. 충분한 양의 고품질 데이터를 확보하는 것이 모델의 성능을 결정짓는 중요한 요소 중 하나이다.
예를 들어, 손글씨 숫자를 인식하는 AI 모델을 만들기 위해서는 다양한 숫자 이미지 데이터를 제공해야 한다. 데이터가 부족하거나 편향되어 있다면 모델이 올바르게 학습되지 않을 수 있으므로 데이터 증강 기법을 활용하여 데이터셋을 보완할 수도 있다.
🏗️ 3) 모델 (Model)
모델은 입력된 데이터를 기반으로 패턴을 학습하고 예측하는 수학적 구조를 의미한다. 머신러닝 모델은 학습 과정을 거쳐 최적화되며, 데이터를 반복적으로 학습하면서 성능을 향상시킨다. 모델은 다양한 형태가 있으며, 사용되는 알고리즘에 따라 그 특성과 활용 방법이 달라진다.
예를 들어, 회귀 모델은 수치 예측을 수행하며, 분류 모델은 특정 범주를 예측하는 데 사용된다. 또한 최신 딥러닝 모델들은 복잡한 패턴을 학습하여 이미지 및 음성 인식과 같은 고차원 문제를 해결하는 데 활용된다.
📚 4) 학습 (Training)
학습이란 머신러닝 모델이 주어진 데이터를 바탕으로 패턴을 학습하고 성능을 향상시키는 과정이다. 데이터의 반복 학습을 통해 모델은 점차 정확도를 높이며 최적의 예측 결과를 도출할 수 있게 된다. 학습에는 다양한 기법이 있으며, 데이터의 특성과 문제 유형에 따라 최적의 학습 방식이 다를 수 있다.
예를 들어, 배치 학습(Batch Learning)은 모든 데이터를 한 번에 학습하는 방식이며, 온라인 학습(Online Learning)은 데이터를 실시간으로 학습하는 방식이다. 또한 강화 학습(Reinforcement Learning)은 보상과 벌점을 기반으로 모델이 최적의 행동을 학습하도록 한다.
🎯 5) 지도 학습 (Supervised Learning)
지도 학습은 정답(Label)이 포함된 데이터셋을 이용하여 학습하는 방식이다. 예를 들어, 이메일이 스팸인지 아닌지를 표시한 데이터를 학습한 후, 새로운 이메일이 들어왔을 때 이를 자동으로 분류할 수 있도록 한다. 지도 학습에서는 분류(Classification)와 회귀(Regression) 두 가지 방법이 주로 사용된다.
🔍 6) 비지도 학습 (Unsupervised Learning)
비지도 학습은 정답(Label) 없이 데이터의 패턴을 분석하는 방식이다. 예를 들어, 온라인 쇼핑몰에서 고객의 구매 패턴을 분석하여 비슷한 성향의 고객을 자동으로 분류하고 맞춤형 추천을 제공하는 것이 대표적인 사례이다. 클러스터링(Clustering), 차원 축소(Dimensionality Reduction) 등이 주요 기법으로 사용된다.
⚠️ 7) 과적합 (Overfitting)
과적합이란 모델이 학습 데이터에 과도하게 맞춰져 새로운 데이터를 제대로 예측하지 못하는 현상을 의미한다. 이를 해결하기 위해 정규화(Regularization) 기법을 적용하거나 데이터 증강(Data Augmentation)을 활용하여 모델의 일반화 성능을 높일 수 있다.
8) 하이퍼파라미터 (Hyperparameter)
하이퍼파라미터는 머신러닝 모델의 성능을 최적화하기 위해 사람이 직접 설정하는 변수들이다. 대표적인 하이퍼파라미터로는 학습률(Learning Rate), 신경망의 층(layer) 개수, 배치 크기(Batch Size) 등이 있다. 최적의 하이퍼파라미터 값을 찾기 위해 그리드 서치(Grid Search), 랜덤 서치(Random Search) 등의 기법이 활용된다.
9) 손실 함수 (Loss Function)
손실 함수는 모델이 예측한 값과 실제 값 간의 차이를 측정하는 함수이다. 대표적인 손실 함수로는 평균 제곱 오차(Mean Squared Error, MSE)와 교차 엔트로피(Cross-Entropy)가 있다. 손실 값을 최소화하는 방향으로 모델을 최적화하는 것이 학습의 핵심 목표이다.
🔥 10) 딥러닝 (Deep Learning)
딥러닝은 다층 신경망(Deep Neural Network)을 활용하는 머신러닝의 한 분야로, 인간의 뇌 신경망을 모방한 구조를 사용한다. 대표적인 딥러닝 기법으로는 합성곱 신경망(CNN), 순환 신경망(RNN), 트랜스포머(Transformer) 등이 있으며, 음성 인식, 이미지 분석, 자연어 처리 등 다양한 분야에서 활용된다.
딥러닝 모델은 대량의 데이터와 높은 연산 능력을 필요로 하기 때문에 GPU 또는 TPU 같은 고성능 하드웨어가 요구된다. 또한 과적합 방지, 최적의 하이퍼파라미터 설정 등 다양한 도전 과제가 있다.
3. 마무리
머신러닝은 다양한 분야에서 활용되고 있으며, 앞으로도 더욱 발전할 전망이다. 하지만 머신러닝을 처음 접하는 사람들에게는 낯선 개념과 용어들이 많아 학습 과정에서 어려움을 겪을 수 있다.
이를 극복하기 위해서는 다양한 실습을 통해 개념을 이해하고, 시행착오를 거치며 학습하는 것이 중요하다. 머신러닝에서 자주 사용되는 용어들을 익히면 기술 문서를 읽거나 연구를 진행할 때 보다 수월하게 접근할 수 있을 것이다.