머신러닝을 위한 초보자 가이드

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

인공지능

대상자

• 머신러닝 초보자 및 프로그래밍 기초를 가진 학습자
• 난이도: 기초 수준 (Python 기초 지식 필요)

핵심 요약

• 머신러닝은 데이터로부터 모델을 학습시켜 예측을 수행하는 예술이며, supervised learning의 대표 사례로 LinearRegression이 사용됨.
• ML의 주요 활용 분야는 규칙 기반 시스템의 한계, 고차원 데이터 처리, 대규모 데이터 분석 등.
• Python 라이브러리 scikit-learn과 pandas를 활용한 회귀 모델 생성 과정을 예시로 제공.

섹션별 세부 요약

1. 머신러닝의 정의 및 기초

• 머신러닝은 데이터로부터 모델을 학습시켜 예측을 수행하는 기술로, supervised learning과 unsupervised learning 등으로 분류됨.
• 모델은 예측을 위한 수학적 관계를 학습한 결과물로, LinearRegression은 선형 관계를 기반으로 예측 수행.

2. 머신러닝의 주요 활용 분야

• 규칙 기반 시스템의 한계: 스팸 필터 등에서 수천 개의 else if 조건 대신 ML 모델이 패턴을 학습.
• 고차원 데이터 처리: 이미지 인식, 자연어 처리 등 수작업으로 처리 불가능한 문제에서 CNN 또는 Transformers 활용.
• 변동성 높은 환경: 주식 시장 예측과 같은 실시간 데이터 처리에 ML의 재학습 가능 특성 활용.

3. 모델 구축 예시 (회귀 분석)

• 라이브러리 설치: matplotlib, numpy, pandas, scikit-learn 설치 및 임포트.
• 데이터 로드: pandas.read_csv()를 사용해 GDP와 삶의 만족도 데이터 로드.
• 모델 학습: LinearRegression().fit(X, y)로 선형 회귀 모델 학습.
• 예측: model.predict([[37_655.2]])로 GDP 37,655.2 USD 국가의 삶의 만족도 예측 (결과: 6.30).

4. 시각화 및 모델 평가

• 시각화: matplotlib을 사용해 GDP vs. 삶의 만족도 산점도 생성, plt.show()로 결과 출력.
• 모델 해석: model.coef_와 model.intercept_로 회귀 선의 기울기와 절편 확인.

결론

• scikit-learn의 LinearRegression을 활용해 간단한 회귀 모델을 구축할 수 있으며, 시각화는 데이터 패턴 분석에 필수적.
• ML의 핵심은 데이터와 모델의 상호작용이며, 초보자는 pandas와 matplotlib 기초를 익히는 것이 중요.