기사 제공처 : 한국공공정책신문 / 등록기자: 김유리 [기자에게 문의하기]  0 /  

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◇ 5단계 : 머신러닝 딥러닝의 기초 배우기

여기서 키포인트는 ① Scikit-learn을 이용하여, 다양한 기계학습 알고리즘을 구현할 수 있는 것을 목표로, 각 알고리즘의 수학은 뒤로 미루겠다! ② 신경망 수학을 이해하고, TensorFlow 혹은 PyTorch를 이용하여 구현할 수 있는 것을 목표로 한다. 최소한 기계학습이 어떤 것인지, 그리고 어떻게 프로그래밍을 통해 구현하는지 이해할 수 있다고 생각한다. 

기계학습의 다양한 알고리즘을 Scikit-learn으로 구현하는 것을 목표로 하지만, 모든 알고리즘의 수학을 이해하는 것은 추천하지 않는다. 특히 문과 쪽은 다른 알고리즘의 수학에 손을 대면, 좌절로 이어지기 쉽기 때문에, 각각의 알고리즘이 어떤 특징을 가지며, 사용하는 장면은 언제인가 하는 부분의 이해에 주력한다. 또 구현은 반드시 몇 번이나 실시한다.

기계학습의 기초에서 ① 교사가 있는 학습의 대표적인 알고리즘에는 다중선형 회귀분석, 리지 회귀(Ridge regression), 라소 회귀(lasso roso), 로지스틱 회귀(Logistic regression), k-근방법(k-nearest neighbor algorithm), 서포트 벡터 머신(SVM), 결정의 나무(木)(decision tree), 랜덤 포레스트(Random Forest)등이고, ② 교사 없는 학습의 대표적인 알고리즘으로 k-평균법(k-means clustering), 주성분 분석(Principal Component Analysis, PCA) 등이다. 

하이퍼 파라미터의 대표적인 조정 방법에는 그리드 서치(Grid Search), 랜덤 서치(Random Search), 베이즈 최적화(Bayesian Optimization)이다. ③ 분류의 대표적인 평가 지표에는 정답률, 적합률, 재현율, F값(F-number)이 있다. 딥러닝의 기초는 ① 신경망 계산(순전파)으로 선형 변환, 비선형 변환이다. ② 신경망 계산(역전파)에는 오차역전파법, 경사 강하법, 미니 배치 학습이 있다. ③ 신경망 구현(TensorFlow 혹은 PyTorch)이다. 

딥러닝 기초에 대해서는 신경망 수학의 이해와 TensorFlow, PyTorch 등의 프레임워크를 사용하여 구현할 수 있는 수준을 목표로 한다. 신경망 수학은 앞으로 발전적인 내용을 배우는 데 중요하다. 신경망의 순전파(forward propagation)와 역전파(backward propagation)의 계산은 반드시 이해한다. 여기서도 너무 파고드는 것은 금물이다. 신경망에서 파라미터 갱신의 이미지를 파악할 수 있도록 의식한다. 신경망의 이미지가 구체적으로 부각 된다면 앞으로 배워갈 다양한 모델을 이해하는 데 도움을 줄 수 있다.

◇ 마지막 : 다음 단계는?

이쯤 되면 AI의 기초적인 기술이 몸에 배어 있을 것이다. 다음 단계는 처음에 정한 자신의 문제 설정을 향해 학습을 진행하는 것이다. 화상 데이터를 취급한다면, 압축된 신경망(CNN), 자연어 처리에서는 텍스트 데이터의 특징 추출방법(수치로 변환하는 것) 등을 배울 필요가 있다. 다음 단계로 ① 영상 데이터로 합성 신경 네트워크(CNN), 물체 검출 알고리즘(R-CNN, YOLO, SSD 등), 시맨틱 세그먼테이션(Semantic Segmentation) 알고리즘, ② 문장 데이터로 문장 데이터의 특징 추출 방법(Bag of words, Word2Vec 등), 기계번역 알고리즘 (Seq2Seq, Attention 등)이다. ③ 시계열 데이터(1/1 점포방문자 수는 100명의 데이터에 전후 관계가 존재하는 데이터)로 재귀형 신경망(RNN, LSTM, GRU 등), 합성 신경 네트워크(CNN)다. ④ 표 데이터(Excel의 시트에 기재되는 것과 같은 데이터)로 특징량 엔지니어링, 발전적인 기계학습 알고리즘 (XGBoost, LightGBM 등)이다.

이규철 / 법학박사(상법)

∙ AI·GPT, SDGs&ESG 코치 및 강사

∙ 100세대학 크리에이터 및 칼럼니스트

∙ 생성AI와 챗GPT, SDGs·ESG경영전략,

글로벌 MBAtoCEO, 리더의 필승전략,

100세대학 행복디자인 매뉴얼 등 27권

∙ 일본(와세다대),중국(복단대·화동정법대)