기계 학습 소개
머신 러닝(ML)은 명시적인 지침을 따르지 않고도 학습하고, 적응하고, 예측하고, 상호 연관시킬 수 있는 컴퓨터 시스템을 만드는 데 초점을 맞춘 인공 지능(AI)의 하위 분야입니다.
머신러닝의 목표는 알고리즘을 활용하고 사용자 친화적인 결과를 생성할 수 있는 일반화된 모델을 만들어 대량의 데이터를 이해하고 처리하는 것입니다.
기계 학습은 일반적으로 다음 단계에 따라 작동합니다.
- 다양한 소스에서 데이터 수집
- 동질성을 갖도록 데이터 정리
- ML 알고리즘을 사용하여 모델 구축
- 모델 결과에서 통찰력 얻기
- 데이터 시각화 및 결과를 시각적 그래프로 변환
1. 다양한 소스에서 데이터 수집
기계 학습에는 프로덕션에 즉시 사용 가능한 모델을 만들기 위해 많은 데이터가 필요합니다.
ML을 위한 데이터 수집은 자동 및 수동의 두 가지 방법으로 수행됩니다.
- 자동화된 데이터 수집은 웹에서 데이터를 스크랩하는 프로그램과 스크립트를 활용합니다.
- 수동 데이터 수집은 수동으로 데이터를 수집하고 균일하게 준비하는 프로세스입니다.
Python을 사용한 웹 스크래핑을 활용한 자동 데이터 수집:
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
# Scrape data from a website
url = 'https://example.com'
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')
# Extract relevant information from the website
data = soup.find('div', class_='data-container').text
# Store the gathered data
with open('data.txt', 'w') as file:
file.write(data)2. 동질성을 갖도록 데이터 정리
데이터 동질성을 보장하는 것은 기계 학습이 작동하고 결과를 생성하는 데 중요한 단계입니다.
ML을 위한 데이터 정리는 알고리즘의 도움을 받아 수동으로 또는 자동으로 수행되며, 데이터세트 내의 부정확하고, 손상되고, 형식이 잘못되고, 중복되고, 불완전한 데이터를 수정 및/또는 제거하는 작업으로 구성됩니다.
Python 및 Pandas를 사용하여 데이터 정리:
import pandas as pd
# Read data from a CSV file
data = pd.read_csv('data.csv')
# Remove duplicates
data = data.drop_duplicates()
# Fix missing values by filling with mean
data['column_name'].fillna(data['column_name'].mean(), inplace=True)
# Remove incorrect or corrupted data
data = data[data['column_name'] > 0]
# Save cleaned data to a new file
data.to_csv('cleaned_data.csv', index=False)3. ML 알고리즘을 사용하여 모델 구축
ML(기계 학습) model은 기계 학습 알고리즘의 결과를 포함하고 동적 입력을 추론하는 데 사용되는 파일입니다.
ML(머신러닝) 모델은 실시간 입력과 일치하는 패턴 목록을 포함하고 일치된 패턴에 따라 출력을 생성하는 방식으로 작동합니다.
ML 모델은 다양한 구조 유형을 가질 수 있으며, 가장 일반적인 유형은 이진 분류, 다중 클래스 분류, 및 회귀입니다.
- 이진 분류 모델은 이진 결과를 예측합니다. 즉, 두 가지 가능한 결과 중 하나를 의미합니다.
- 다중클래스 분류 모델은 두 개 이상의 결과 중 하나를 예측합니다.
- 회귀 모델은 숫자 값을 예측합니다.
기계 학습 모델을 구축하는 과정을 훈련이라고 합니다.
기계 학습 훈련은 알고리즘의 도움으로 수행되며 지도 학습 및 비지도 학습의 두 가지 범주로 나뉩니다.
- 지도 학습(SL)은 레이블이 지정된 데이터, 즉 입력 값과 출력 값이 모두 있는 데이터를 사용하여 ML 모델을 학습하는 것입니다.
- 비지도 학습(UL)은 레이블이 지정되지 않은 데이터, 즉 태그가 없거나 알려진 결과가 없는 데이터를 사용하여 ML 모델을 학습하는 것입니다.
신경망(NN)은 비지도 학습의 핵심이며 데이터세트 내의 데이터 간 매핑으로 구성되어 상관관계를 만들 수 있습니다.
Python의 scikit-learn 라이브러리를 사용하여 이진 분류 모델 만들기:
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score
# Load the dataset
X, y = load_dataset()
# Split the data into training and testing sets
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)
# Create a Logistic Regression model
model = LogisticRegression()
# Train the model
model.fit(X_train, y_train)
# Make predictions on the test set
y_pred = model.predict(X_test)
# Evaluate the model's accuracy
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)4. 모델 결과에서 통찰력 얻기
ML 모델에서 통찰력을 얻는다는 것은 이전에 알려지지 않은 패턴을 이해하고 예측 및 결론을 내리는 모델의 능력을 테스트하는 것을 의미합니다.
모델의 유효성을 확인하고 학습 알고리즘에 변경이 필요한지 결정하려면 통찰력을 얻는 것이 매우 중요합니다.
Python을 사용하여 훈련된 모델의 기능 중요도 분석:
import matplotlib.pyplot as plt
# Get the feature importance scores
importances = model.coef_[0]
# Sort feature importance in descending order
sorted_indices = importances.argsort()[::-1]
sorted_importances = importances[sorted_indices]
# Plot the feature importance
plt.bar(range(len(sorted_importances)), sorted_importances)
plt.xticks(range(len(sorted_importances)), sorted_indices)
plt.xlabel('Feature Index')
plt.ylabel('Importance Score')
plt.title('Feature Importance')
plt.show()5. 데이터 시각화 및 결과를 시각적 그래프로 변환
ML 모델의 데이터 시각화는 출력 데이터를 그래프에 배치하고 대화형 API를 제공하는 것으로 구성됩니다.
Python을 사용하여 예측 값의 산점도 만들기:
import matplotlib.pyplot as plt
# Get the predicted values
y_pred = model.predict(X)
# Create a scatter plot
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y_pred)
plt.xlabel('Feature 1')
plt.ylabel('Feature 2')
plt.title('Predicted Values')
plt.show()결론
위의 코드 예제는 데이터 수집 및 정리부터 모델 구축, 통찰력 및 데이터 시각화에 이르기까지 기계 학습의 각 단계에 대한 실제 구현을 보여줍니다.