기계 학습(ML)은 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 컴퓨터가 예측과 결정을 내리는 방법을 학습할 수 있게 해주는 강력한 기술입니다. 모든 ML 프로젝트에서는 특정 작업에 적합한 ML 모델을 선택하는 것이 중요합니다.
이 문서에서는 다음 단계를 통해 ML 모델을 올바르게 선택하는 방법을 설명합니다.
머신러닝 모델을 선택하기 전에 문제를 정확하게 정의하고 예상 결과는 적합한 모델과 더 잘 일치할 수 있습니다.
문제를 정의하려면 다음 세 가지 사항을 고려하세요.
문제와 원하는 결과를 정의하는 것은 올바른 ML 모델을 선택하는 과정에서 중요한 단계입니다.
문제와 원하는 결과를 정의한 후 다음 단계는 성능 지표를 선택하는 것입니다. 성능 지표는 ML 모델이 예상 결과를 달성하는 능력을 측정합니다.
원하는 결과와 일치하는 성능 지표를 선택하는 것이 중요합니다. 적절한 지표는 해결하려는 특정 문제와 원하는 결과에 따라 달라집니다. 몇 가지 일반적인 성능 지표는 다음과 같습니다.
원하는 결과와 일치하는 성능 지표를 선택하여 다양한 ML 모델의 성능을 효과적으로 평가하고 비교하세요.
이 단계에서는 다양한 모델 유형을 탐색합니다. 각 유형의 모델에는 고유한 장점과 단점이 있습니다.
다음은 일반적인 ML 모델 유형의 몇 가지 예입니다.
선형 모델: 선형 모델은 입력 특성의 선형 조합을 기반으로 예측합니다. 훈련이 간단하고 빠르지만 더 복잡한 작업에는 적합하지 않습니다. 선형 모델의 예로는 선형 회귀 및 로지스틱 회귀가 있습니다.
결정 트리: 결정 트리는 트리와 같은 구조를 사용하여 내린 일련의 결정을 기반으로 예측합니다. 이는 이해하고 해석하기 쉽지만 일부 작업에 대해서는 다른 모델만큼 정확하지 않을 수 있습니다.
신경망: 신경망은 인간 두뇌의 구조와 기능에서 영감을 받은 모델입니다. 데이터의 복잡한 패턴을 학습할 수 있지만 훈련하고 해석하기는 어렵습니다. 신경망의 예로는 CNN(컨벌루션 신경망)과 RNN(반복 신경망)이 있습니다.
앙상블 모델: 앙상블 모델은 여러 개별 모델의 예측을 결합한 모델입니다. 이는 단일 모델의 성능을 향상시키는 경우가 많지만 다른 유형의 모델보다 훨씬 더 계산 집약적입니다. 앙상블 모델의 예로는 랜덤 포레스트 및 그래디언트 부스팅이 있습니다.
사용할 모델 유형을 결정할 때 작업의 복잡성, 사용 가능한 데이터의 양과 품질, 필요한 예측 정확도를 고려하세요.
학습에 사용할 수 있는 데이터의 크기와 품질은 ML 모델의 성능에 큰 영향을 미칠 수 있습니다.
양질의 데이터가 많은 경우 더 복잡한 모델을 사용하여 데이터의 복잡한 패턴을 학습하여 예측 정확도를 높일 수 있습니다. 데이터가 제한되어 있으면 더 간단한 모델을 사용하거나 좋은 성능을 얻기 위해 데이터 품질을 향상시키는 방법을 찾아야 합니다.
데이터 품질을 향상시키는 방법에는 여러 가지가 있습니다.
데이터 정리: 데이터의 오류, 불일치 또는 누락된 값을 제거하면 데이터 품질을 향상시킬 수 있습니다.
특성 엔지니어링: 기존 데이터에서 새로운 특성을 생성하거나 기존 특성을 의미 있는 방식으로 결합하면 모델이 데이터에서 더 복잡한 패턴을 학습하는 데 도움이 됩니다.
데이터 증대: 기존 데이터를 기반으로 추가 데이터 포인트를 생성하면 데이터 세트의 크기를 늘리고 모델 성능을 향상시킬 수 있습니다.
따라서 모델의 복잡성과 데이터의 크기 및 품질의 균형을 맞추는 것이 중요합니다.
사용된 모델이 사용 가능한 데이터에 비해 너무 복잡하면 과적합될 수 있습니다. 즉, 훈련 데이터에서는 잘 수행되지만 훈련되지 않은 데이터에서는 잘 수행되지 않습니다. 그리고 너무 단순한 모델을 사용하면 적합하지 않을 수 있습니다. 즉, 정확한 예측을 할 만큼 데이터의 패턴을 충분히 학습할 수 없다는 의미입니다.
이 단계에는 선택한 성능 지표를 사용하여 여러 가지 ML 모델을 교육하고 테스트하는 작업이 포함됩니다.
ML 모델을 훈련하고 테스트하려면 데이터를 훈련 세트와 테스트 세트로 분할해야 합니다. 훈련 세트는 모델을 훈련하는 데 사용되고, 테스트 세트는 보이지 않는 데이터에 대한 모델의 성능을 평가하는 데 사용됩니다. 다양한 모델의 성능을 비교하려면 테스트 세트의 각 모델에 대한 성능 지표를 계산한 다음 결과를 비교하여 어떤 모델이 가장 잘 수행되는지 결정할 수 있습니다.
ML 모델의 성능은 모델 선택, 모델의 하이퍼파라미터, 데이터의 크기와 품질 등 다양한 요소의 영향을 받는다는 점에 유의하는 것이 중요합니다. 따라서 몇 가지 다른 모델과 하이퍼파라미터 설정을 시도하면 가장 성능이 좋은 모델을 찾는 데 도움이 될 수 있습니다.
최고 성능의 모델을 선택한 후 모델의 하이퍼파라미터를 미세 조정하여 성능을 더욱 향상시킬 수 있습니다. 모델의 하이퍼파라미터를 미세 조정하려면 모델의 학습률, 신경망의 레이어 수 또는 기타 모델별 매개변수를 조정해야 할 수 있습니다. 하이퍼파라미터를 미세 조정하는 프로세스를 흔히 하이퍼파라미터 최적화 또는 하이퍼파라미터 튜닝이라고 합니다.
초매개변수 조정에는 수동 조정, 그리드 검색, 무작위 검색 등 여러 가지 방법이 있습니다.
수동 조정: 하이퍼파라미터를 수동으로 조정하고 검증 세트에서 모델 성능을 평가합니다. 이는 시간이 많이 걸리는 프로세스이지만 하이퍼파라미터를 완전히 제어하고 각 하이퍼파라미터가 모델 성능에 미치는 영향을 이해할 수 있는 프로세스입니다.
그리드 검색: 여기에는 각 하이퍼파라미터 조합에 대한 모델 성능을 검색하고 평가하기 위해 하이퍼파라미터 그리드를 지정하는 작업이 포함됩니다.
Random Search: 하이퍼파라미터의 무작위 조합을 샘플링하고 각 조합에 대한 모델 성능을 평가합니다. 그리드 검색보다 계산 비용이 덜 들지만 최적의 하이퍼파라미터 조합을 찾지 못할 수도 있습니다.
선택한 모델의 하이퍼파라미터를 미세 조정하면 성능을 더욱 향상하고 원하는 수준의 예측 정확도를 달성할 수 있습니다.
ML 모델 배포를 완료한 후에는 모델 성능을 모니터링하고 업데이트하여 시간이 지나도 모델의 정확성이 유지되는지 확인해야 합니다. 이를 모델 유지 관리라고도 합니다.
모델 유지 관리와 관련하여 몇 가지 주요 고려 사항이 있습니다.
데이터 드리프트: 데이터 드리프트는 시간이 지남에 따라 데이터 분포가 변경될 때 발생합니다. 모델이 새로운 데이터 분포에 대해 훈련되지 않으면 모델 정확도가 감소합니다. 데이터 드리프트를 완화하려면 새 데이터에 대해 모델을 재교육하거나 새 데이터를 기반으로 모델을 업데이트하는 지속적인 학습 시스템을 구현해야 할 수 있습니다.
모델 붕괴: 모델 붕괴는 시간이 지남에 따라 모델의 성능이 점차 감소할 때 발생합니다. 이는 데이터 분포의 변화, 비즈니스 문제의 변화, 새로운 경쟁의 등장 등 다양한 요인에 의해 발생합니다. 모델 부패를 완화하려면 모델을 주기적으로 재교육하거나 지속적인 학습 시스템을 구현해야 할 수도 있습니다.
모델 모니터링: 모델이 필요한 수준의 정확도를 계속 달성하고 있는지 정기적으로 모니터링하세요. 이는 모델 선택 중에 모델을 평가하는 데 사용되는 성능 지표와 같은 지표를 사용하여 수행할 수 있습니다. 모델 성능이 저하되기 시작하면 모델 재교육, 하이퍼파라미터 조정 등의 수정 조치를 취해야 할 수도 있습니다.
모델 유지 관리는 지속적인 프로세스이며 이 단계는 성공적인 ML 프로젝트에 필수적입니다. 모델 성능을 정기적으로 모니터링하고 업데이트하면 모델의 정확성을 유지하고 시간이 지나도 계속 가치를 제공할 수 있습니다.
위 내용은 ML 모델 선택 팁의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!
![[웹 프런트엔드] Node.js 빠른 시작](https://img.php.cn/upload/course/000/000/067/662b5d34ba7c0227.png)
