머신러닝 - AI는 어떻게 스스로 규칙을 찾을까?
머신러닝, AI는 어떻게 스스로 규칙을 찾을까?
머신러닝은 인공지능을 구현하는 대표적인 방법으로, 사람이 모든 규칙을 직접 입력하지 않아도 컴퓨터가 데이터를 통해 패턴을 학습하도록 만드는 기술입니다.
그렇다면 컴퓨터는 데이터를 보고 어떻게 규칙을 찾아낼까요?
이번 글에서는 머신러닝의 기본 원리와 대표적인 학습 방법을 일상적인 예시를 통해 쉽게 알아보겠습니다.
기존 프로그램은 사람이 규칙을 정합니다
먼저 기존 프로그램이 작동하는 방식을 살펴보겠습니다.
일반적인 프로그램은 개발자가 미리 작성한 규칙에 따라 동작합니다.
예를 들어 이메일에서 특정 단어를 찾아 스팸 메일을 차단하는 프로그램을 만든다고 가정해 보겠습니다.
개발자는 다음과 같은 규칙을 만들 수 있습니다.
메일에 "당첨"이라는 단어가 포함되면 스팸
메일에 "무료"라는 단어가 포함되면 스팸
메일에 지나치게 많은 링크가 있으면 스팸
프로그램은 사람이 정해 놓은 조건을 확인한 뒤 해당 메일이 스팸인지 판단합니다.
처음에는 이런 방식도 어느 정도 효과가 있습니다. 하지만 스팸 발송자가 단어를 조금만 바꾸거나 새로운 유형의 광고 메일을 보내면 기존 규칙으로는 찾아내기 어려워집니다.
새로운 상황이 생길 때마다 사람이 규칙을 추가하고 수정해야 한다는 한계가 있는 것입니다.
머신러닝은 데이터에서 규칙을 찾습니다
머신러닝은 사람이 판단 규칙을 하나씩 작성하는 대신, 컴퓨터에 많은 사례를 보여줍니다.
예를 들어 다음과 같은 이메일 데이터를 준비할 수 있습니다.
| 이메일 내용 | 정답 |
|---|---|
| 회원 가입을 축하합니다 | 일반 메일 |
| 지금 클릭하면 경품 당첨 | 스팸 메일 |
| 내일 회의 자료를 보내드립니다 | 일반 메일 |
| 무료 상품을 지금 받아 가세요 | 스팸 메일 |
머신러닝 모델은 수많은 이메일과 정답을 비교하면서 스팸 메일에 자주 등장하는 패턴을 찾아냅니다.
특정 단어가 자주 사용되는가?
링크가 지나치게 많은가?
발신자의 주소가 의심스러운가?
비슷한 문장이 반복되는가?
제목과 본문의 표현이 과장되어 있는가?
이러한 특징을 종합하여 새로운 이메일이 들어왔을 때 스팸일 가능성을 예측합니다.
즉, 사람이 직접 세부 규칙을 작성하는 대신 다음과 같은 방식으로 문제를 해결합니다.
데이터 + 정답
↓
패턴 학습
↓
머신러닝 모델
↓
새로운 데이터 예측
이것이 머신러닝의 가장 기본적인 원리입니다.
머신러닝의 핵심은 패턴 발견입니다
머신러닝이 말하는 ‘학습’은 사람이 공부하는 것과 완전히 같지는 않습니다.
컴퓨터가 데이터의 의미를 사람처럼 이해하거나 스스로 생각하는 것은 아닙니다. 대신 수많은 데이터에서 반복적으로 나타나는 수학적 관계와 패턴을 찾습니다.
예를 들어 아파트 가격을 예측하는 모델을 만든다고 생각해 보겠습니다.
모델에는 다음과 같은 정보를 입력할 수 있습니다.
아파트의 면적
방의 개수
건축 연도
지하철역과의 거리
주변 편의시설
실제 거래 가격
머신러닝 모델은 데이터를 분석하면서 다음과 같은 관계를 학습합니다.
면적이 넓을수록 가격이 높아지는 경향이 있다.
지하철역과 가까울수록 가격이 높아지는 경향이 있다.
건물이 오래될수록 가격이 낮아질 가능성이 있다.
이러한 관계를 사람이 일일이 수식으로 만들어 주는 것이 아니라, 모델이 데이터의 경향을 분석하여 찾아냅니다.
학습이 끝나면 처음 보는 아파트의 정보를 입력해 예상 가격을 출력할 수 있습니다.
데이터에서 모델이 만들어지는 과정
머신러닝은 보통 다음과 같은 과정으로 진행됩니다.
1. 문제를 정합니다
먼저 머신러닝으로 해결할 문제를 정해야 합니다.
예를 들면 다음과 같습니다.
이메일이 스팸인지 구분하기
고객이 상품을 구매할지 예측하기
아파트의 가격을 예측하기
기계가 고장 날 가능성 판단하기
비슷한 성향의 고객끼리 분류하기
문제가 분명해야 필요한 데이터와 학습 방법도 정할 수 있습니다.
2. 데이터를 수집합니다
머신러닝 모델은 데이터를 바탕으로 학습하기 때문에 충분한 자료가 필요합니다.
스팸 메일을 판별하려면 일반 메일과 스팸 메일이 필요하고, 주택 가격을 예측하려면 과거 주택 정보와 실제 거래 가격이 필요합니다.
데이터에는 숫자뿐만 아니라 다음과 같은 다양한 자료가 사용될 수 있습니다.
표 형태의 숫자
문장
이미지
음성
영상
센서 측정값
사용자의 행동 기록
3. 데이터를 정리합니다
수집한 데이터를 곧바로 사용할 수 있는 것은 아닙니다.
데이터에는 잘못된 값이나 중복된 내용, 비어 있는 항목이 포함될 수 있습니다.
예를 들어 사람의 나이가 300세로 입력되어 있거나 같은 거래 기록이 여러 번 저장되어 있다면 학습 결과가 왜곡될 수 있습니다.
따라서 학습하기 전에 다음과 같은 작업이 필요합니다.
잘못된 값 수정
중복 데이터 제거
비어 있는 값 처리
필요한 항목 선택
데이터 형식 통일
이 과정을 데이터 전처리라고 합니다.
실제 머신러닝 프로젝트에서는 모델을 만드는 것만큼 데이터를 정리하는 과정도 매우 중요합니다.
4. 모델을 학습시킵니다
정리된 데이터를 머신러닝 알고리즘에 입력하면 모델은 데이터 속 패턴을 찾기 시작합니다.
처음에는 예측이 부정확할 수 있습니다.
하지만 예측한 결과와 실제 정답을 비교하면서 오차를 줄이는 방향으로 내부 값을 수정합니다.
예측 결과
↓
실제 정답과 비교
↓
오차 계산
↓
내부 값 수정
↓
다시 예측
이 과정이 반복되면서 모델의 예측 정확도가 점차 높아집니다.
5. 성능을 평가합니다
학습에 사용한 데이터만 잘 맞히는 것으로는 충분하지 않습니다.
머신러닝의 목적은 이미 본 데이터를 외우는 것이 아니라, 처음 보는 데이터도 올바르게 판단하는 것입니다.
따라서 전체 데이터를 보통 다음과 같이 나누어 사용합니다.
학습 데이터: 모델이 패턴을 배우는 데 사용
검증 데이터: 모델의 설정을 조정하는 데 사용
테스트 데이터: 최종 성능을 확인하는 데 사용
시험 문제와 답을 모두 외운 학생이 새로운 문제는 풀지 못한다면 제대로 공부했다고 보기 어려운 것과 비슷합니다.
머신러닝 모델도 새로운 데이터에서 좋은 결과를 내야 제대로 학습한 모델이라고 할 수 있습니다.
머신러닝의 세 가지 대표적인 학습 방법
머신러닝은 학습에 사용하는 데이터와 목표에 따라 크게 세 가지 방식으로 구분할 수 있습니다.
1. 지도학습
지도학습은 데이터와 함께 정답을 제공하는 방식입니다.
마치 선생님이 문제와 정답을 함께 보여주며 가르치는 것과 비슷합니다.
예를 들어 고양이와 강아지를 구분하는 모델을 만든다면 각 사진에 정답을 표시합니다.
고양이 사진 → 고양이
강아지 사진 → 강아지
고양이 사진 → 고양이
모델은 사진과 정답을 비교하면서 두 동물의 차이를 학습합니다.
지도학습은 결과의 형태에 따라 다시 분류와 회귀로 나눌 수 있습니다.
분류
정해진 종류 중 하나를 선택하는 문제입니다.
스팸 메일 또는 일반 메일
고양이 또는 강아지
정상 제품 또는 불량 제품
대출 승인 또는 거절
회귀
연속적인 숫자를 예측하는 문제입니다.
아파트 가격 예측
다음 달 매출 예측
상품 수요 예측
기온 예측
분류는 종류를 맞히는 것이고, 회귀는 숫자를 예측하는 것이라고 이해하면 쉽습니다.
2. 비지도학습
비지도학습은 정답 없이 데이터만 제공하는 방식입니다.
모델은 데이터 사이의 유사성이나 숨겨진 구조를 스스로 찾아냅니다.
온라인 쇼핑몰 고객을 분석하는 상황을 예로 들어보겠습니다.
쇼핑몰은 고객의 나이, 구매 금액, 방문 횟수, 선호 상품 등의 데이터를 가지고 있지만 각 고객이 어떤 유형인지에 대한 정답은 가지고 있지 않을 수 있습니다.
비지도학습을 사용하면 모델이 비슷한 행동을 보이는 고객들을 자동으로 묶을 수 있습니다.
그룹 A → 자주 방문하지만 적게 구매하는 고객
그룹 B → 가끔 방문하지만 고가 상품을 구매하는 고객
그룹 C → 할인 행사 때 주로 구매하는 고객
기업은 이러한 결과를 활용해 고객 유형별로 다른 상품이나 광고를 제공할 수 있습니다.
비지도학습은 다음과 같은 분야에서 활용됩니다.
고객 유형 분석
비슷한 상품 묶기
이상 거래 탐지
데이터 구조 파악
추천 시스템 보조
3. 강화학습
강화학습은 AI가 어떤 행동을 한 뒤 보상이나 벌점을 받으며 학습하는 방식입니다.
게임을 하는 AI를 예로 들어보겠습니다.
좋은 행동 → 점수 획득
나쁜 행동 → 점수 감소
게임 승리 → 큰 보상
게임 패배 → 보상 없음
AI는 여러 행동을 반복해서 시도하면서 더 많은 보상을 받을 수 있는 방법을 찾아갑니다.
강화학습에서는 정답을 직접 알려주기보다 행동의 결과가 좋은지 나쁜지를 알려줍니다.
대표적인 활용 사례는 다음과 같습니다.
바둑이나 체스 AI
로봇 제어
자율주행 연구
게임 플레이 AI
물류 경로 최적화
세 가지 학습 방법 비교
| 구분 | 제공되는 정보 | 주요 목적 | 활용 사례 |
|---|---|---|---|
| 지도학습 | 데이터와 정답 | 분류 또는 숫자 예측 | 스팸 판별, 가격 예측 |
| 비지도학습 | 정답 없는 데이터 | 숨겨진 구조와 집단 발견 | 고객 분류, 이상 탐지 |
| 강화학습 | 행동에 대한 보상 | 보상이 커지는 행동 학습 | 게임 AI, 로봇 제어 |
쉽게 정리하면 다음과 같습니다.
지도학습 → 정답을 보면서 학습
비지도학습 → 정답 없이 공통점을 찾음
강화학습 → 행동의 결과를 통해 학습
머신러닝에서 특징이란?
머신러닝을 이해할 때 자주 등장하는 용어가 특징(Feature)입니다.
특징은 모델이 판단에 사용하는 데이터의 항목을 말합니다.
아파트 가격을 예측한다면 다음 항목들이 특징이 될 수 있습니다.
면적
방 개수
층수
건축 연도
지하철역과의 거리
스팸 메일을 판별한다면 다음과 같은 항목이 특징으로 사용될 수 있습니다.
특정 단어의 등장 횟수
링크 개수
제목의 길이
대문자 사용 비율
첨부파일의 유무
전통적인 머신러닝에서는 어떤 특징이 중요한지 사람이 선택하거나 가공하는 과정이 매우 중요합니다.
좋은 특징을 선택하면 비교적 단순한 모델도 좋은 성능을 낼 수 있지만, 잘못된 특징을 사용하면 데이터가 많아도 성능이 낮을 수 있습니다.
이처럼 원본 데이터에서 유용한 특징을 만들고 선택하는 작업을 특징 공학 또는 피처 엔지니어링이라고 부릅니다.
머신러닝 모델은 정답을 확실히 아는 것이 아닙니다
머신러닝 모델의 결과는 대부분 확률이나 예측값입니다.
예를 들어 이메일을 분석한 결과가 다음과 같을 수 있습니다.
스팸일 확률: 92%
일반 메일일 확률: 8%
모델이 스팸의 의미를 사람처럼 이해하고 확신하는 것은 아닙니다.
학습한 데이터의 패턴과 현재 입력을 비교했을 때 스팸일 가능성이 더 높다고 판단한 것입니다.
따라서 머신러닝의 결과는 항상 완벽하지 않으며 틀릴 가능성이 존재합니다.
의료, 금융, 채용처럼 중요한 판단에 머신러닝을 사용할 때는 사람의 검토와 책임 있는 운영이 필요합니다.
과적합이란?
머신러닝에서 자주 발생하는 문제 중 하나가 과적합입니다.
과적합은 모델이 학습 데이터를 지나치게 외워 버린 상태를 말합니다.
예를 들어 학생이 연습 문제의 답을 모두 외웠지만 숫자만 조금 바뀐 새로운 문제는 풀지 못하는 상황과 비슷합니다.
학습 데이터 성적 → 매우 높음
새로운 데이터 성적 → 낮음
과적합된 모델은 학습에 사용한 데이터에서는 좋은 결과를 내지만 실제 환경에서는 성능이 떨어집니다.
이를 줄이려면 다음과 같은 방법이 사용됩니다.
더 다양하고 충분한 데이터 사용
학습 데이터와 테스트 데이터 분리
지나치게 복잡한 모델 피하기
불필요한 특징 줄이기
학습 과정에서 성능 변화 확인하기
머신러닝에서는 단순히 학습 데이터의 정확도를 높이는 것보다 새로운 데이터에서도 안정적으로 작동하도록 만드는 것이 중요합니다.
데이터가 편향되면 결과도 편향됩니다
머신러닝 모델은 제공된 데이터를 바탕으로 규칙을 학습합니다.
따라서 데이터에 편향이 있다면 모델도 편향된 결과를 낼 수 있습니다.
예를 들어 특정 환경에서 촬영한 고양이 사진만 학습한 모델은 다른 환경이나 각도에서 촬영한 사진을 제대로 인식하지 못할 수 있습니다.
또한 특정 집단의 데이터가 지나치게 적으면 그 집단에 대한 예측 정확도가 낮아질 수도 있습니다.
이를 방지하려면 다음 사항을 확인해야 합니다.
데이터가 실제 상황을 충분히 반영하는가?
특정 조건의 데이터만 지나치게 많은가?
중요한 사례가 빠져 있지는 않은가?
데이터에 잘못된 정답이 포함되어 있지 않은가?
결국 머신러닝 모델의 품질은 학습 데이터의 품질과 밀접하게 연결되어 있습니다.
머신러닝은 어디에 활용될까?
머신러닝은 이미 다양한 서비스와 산업에서 사용되고 있습니다.
추천 시스템
사용자의 시청 기록, 검색 기록, 구매 기록을 분석해 관심 있을 만한 콘텐츠와 상품을 추천합니다.
금융
신용 평가, 이상 거래 탐지, 대출 위험 분석 등에 활용됩니다.
제조
센서 데이터를 분석해 장비의 고장을 예측하거나 불량품을 찾아냅니다.
의료
환자의 검사 결과와 의료 데이터를 바탕으로 질병 위험을 예측하거나 진단을 보조합니다.
마케팅
고객의 행동을 분석해 구매 가능성을 예측하고 맞춤형 광고를 제공합니다.
교통과 물류
교통량을 예측하고 배송 경로를 최적화하는 데 활용됩니다.
머신러닝이 모든 문제를 해결하는 것은 아닙니다
머신러닝이 유용한 기술인 것은 분명하지만 모든 문제에 적합한 것은 아닙니다.
규칙이 명확하고 간단한 문제라면 기존 프로그램이 더 효율적일 수 있습니다.
예를 들어 사용자의 나이가 19세 이상인지 확인하는 기능에 머신러닝은 필요하지 않습니다.
나이가 19세 이상이면 성인
나이가 19세 미만이면 미성년자
이처럼 조건이 명확한 문제는 일반적인 프로그램으로 쉽게 해결할 수 있습니다.
반면 다음과 같은 경우에는 머신러닝이 효과적입니다.
사람이 모든 규칙을 정하기 어려운 문제
데이터 안에 복잡한 패턴이 존재하는 문제
새로운 데이터가 계속 쌓이는 문제
확률적인 예측이 필요한 문제
중요한 것은 무조건 머신러닝을 사용하는 것이 아니라 해결하려는 문제에 적합한 방법을 선택하는 것입니다.
한눈에 정리하는 머신러닝
머신러닝의 핵심 내용을 정리하면 다음과 같습니다.
1. 해결할 문제를 정합니다.
2. 관련 데이터를 수집합니다.
3. 데이터를 정리하고 특징을 선택합니다.
4. 알고리즘이 데이터의 패턴을 학습합니다.
5. 새로운 데이터의 결과를 예측합니다.
6. 실제 결과와 비교하여 성능을 평가합니다.
머신러닝은 컴퓨터가 사람처럼 스스로 생각하는 기술이라기보다, 데이터에서 반복되는 패턴을 찾아 새로운 결과를 예측하는 기술에 가깝습니다.
마무리
머신러닝은 사람이 모든 판단 규칙을 직접 작성하는 대신 컴퓨터가 데이터를 분석하여 규칙과 패턴을 찾아내도록 만드는 기술입니다.
머신러닝은 학습 방식에 따라 지도학습, 비지도학습, 강화학습으로 나뉘며, 스팸 메일 판별부터 상품 추천, 가격 예측, 이상 거래 탐지까지 다양한 분야에서 활용되고 있습니다.
하지만 데이터가 부족하거나 편향되어 있다면 잘못된 결과를 낼 수 있고, 학습 데이터를 지나치게 외우는 과적합 문제도 발생할 수 있습니다.
따라서 좋은 머신러닝 모델을 만들기 위해서는 복잡한 알고리즘뿐 아니라 정확하고 다양한 데이터를 준비하고, 새로운 데이터에서도 제대로 작동하는지 확인하는 과정이 중요합니다.
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