[파이썬(PYTHON) : 고급] 머신러닝 및 딥러닝

6. 머신러닝 및 딥러닝

Scikit-learn, Tensorflow, PyTorch 등의 라이브러리를 사용하여 머신러닝 및 딥러닝 모델을 학습하고 적용하는 방법을 배웁니다. 이 과정에서 데이터 전처리, 모델 학습, 검증, 최적화 등의 주제를 다룹니다.

 

6.1. 머신러닝 기초

6.1.1. 머신러닝 개념

6.1.1.1. 머신러닝의 정의

머신러닝은 기계가 데이터를 통해 학습하는 기술을 말합니다. 이를 통해 기계는 새로운 데이터에 대해 예측을 하거나, 데이터의 패턴을 파악하는 등의 작업을 수행할 수 있게 됩니다.

 

6.1.1.2. 머신러닝의 주요 유형

머신러닝은 크게 지도학습, 비지도학습, 강화학습으로 나눌 수 있습니다. 지도학습은 레이블(정답)이 있는 데이터를 학습하는 방법, 비지도학습은 레이블이 없는 데이터를 학습하는 방법, 강화학습은 보상 시스템을 통해 학습하는 방법입니다.

 

6.1.2. 머신러닝 프로세스

6.1.2.1. 데이터 수집 및 전처리

머신러닝을 위해 가장 먼저 해야 할 일은 데이터를 수집하는 것입니다. 이후 수집한 데이터를 전처리하여 머신러닝 알고리즘이 학습할 수 있는 형태로 만들어줍니다. 전처리 과정에는 결측치 처리, 이상치 처리, 정규화, 인코딩 등이 포함됩니다.

 

6.1.2.2. 모델 학습 및 평가

전처리한 데이터를 이용해 모델을 학습시킵니다. 학습된 모델은 새로운 데이터에 대한 예측을 수행하게 되며, 이 결과를 바탕으로 모델의 성능을 평가합니다.

 

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6.2. Scikit-learn 활용

6.2.1. Scikit-learn 소개

6.2.1.1. Scikit-learn의 특징

Scikit-learn은 파이썬의 대표적인 머신러닝 라이브러리 중 하나입니다. 간결한 API와 풍부한 문서, 뛰어난 성능 등으로 많은 사랑을 받고 있습니다. 다양한 머신러닝 알고리즘을 지원하며, 데이터 전처리, 모델 선택 및 평가 등 머신러닝 워크플로우 전반에 걸친 기능을 제공합니다.

 

6.2.1.2. Scikit-learn 설치 및 사용법

Scikit-learn은 파이썬의 패키지 관리자인 pip를 이용해 쉽게 설치할 수 있습니다.

pip install scikit-learn

 

Scikit-learn을 사용하는 기본적인 방법은 다음과 같습니다.

from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

# 데이터 불러오기
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

# 데이터 분할
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=1)

# 데이터 표준화
sc = StandardScaler()
X_train_std = sc.fit_transform(X_train)
X_test_std = sc.transform(X_test)

# 모델 학습
model = LogisticRegression()
model.fit(X_train_std, y_train)

# 모델 평가
print('테스트 정확도: %.3f' % model.score(X_test_std, y_test))

 

위 코드는 붓꽃 데이터셋을 불러와 표준화를 수행한 후 로지스틱 회귀 모델을 학습하고, 테스트 데이터에 대한 정확도를 출력하는 코드입니다.

 

6.2.2. Scikit-learn으로 머신러닝 모델 만들기

6.2.2.1. 회귀 모델 학습

회귀는 연속적인 값을 예측하는 머신러닝 방법론입니다. Scikit-learn에서는 다양한 회귀 모델을 지원합니다. 그 중 선형 회귀를 예로 들어보겠습니다.

from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 데이터 로드
boston = load_boston()
X = boston.data
y = boston.target

# 데이터 분할
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=1)

# 모델 학습
lr = LinearRegression()
lr.fit(X_train, y_train)

# 모델 평가
print('테스트 R^2: %.3f' % lr.score(X_test, y_test))

 

이 코드는 주택 가격 데이터셋을 불러와 선형 회귀 모델을 학습하고, 테스트 데이터에 대한 R^2 점수를 출력하는 코드입니다.

6.2.2.2. 분류 모델 학습

분류는 레이블 중 하나를 예측하는 머신러닝 방법론입니다. Scikit-learn에서는 다양한 분류 모델을 지원합니다. 그 중 로지스틱 회귀를 예로 들어보겠습니다.

from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# 데이터 로드
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

# 데이터 분할
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=1)

# 데이터 표준화
sc = StandardScaler()
X_train_std = sc.fit_transform(X_train)
X_test_std = sc.transform(X_test)

# 모델 학습
lr = LogisticRegression()
lr.fit(X_train_std, y_train)

# 모델 평가
print('테스트 정확도: %.3f' % lr.score(X_test_std, y_test))

 

이 코드는 붓꽃 데이터셋을 불러와 데이터를 표준화한 후 로지스틱 회귀 모델을 학습하고, 테스트 데이터에 대한 정확도를 출력하는 코드입니다. 

 

6.3. 딥러닝 기초

6.3.1. 딥러닝 개념

6.3.1.1. 딥러닝의 정의

딥러닝은 신경망(neural network)를 기반으로 한 머신러닝 방법론입니다. 여러 층으로 구성된 신경망을 통해 복잡한 패턴을 학습하며, 이는 이미지 인식, 자연어 처리, 음성 인식 등 다양한 분야에서 활용됩니다.

 

6.3.1.2. 딥러닝과 머신러닝의 차이

딥러닝은 머신러닝의 한 분야로, 머신러닝 알고리즘 중 하나인 신경망을 기반으로 합니다. 딥러닝은 신경망의 층을 깊게 쌓아 복잡한 패턴을 학습할 수 있으며, 이를 통해 머신러닝이 어려움을 겪는 다양한 문제를 해결할 수 있습니다.

 

6.3.2. 딥러닝 프로세스

6.3.2.1. 데이터 수집 및 전처리

딥러닝 역시 머신러닝과 마찬가지로 데이터 수집 및 전처리가 필요합니다. 딥러닝에서는 주로 대용량의 데이터를 사용하며, 이미지, 텍스트, 오디오 등 다양한 유형의 데이터를 사용할 수 있습니다. 이러한 데이터는 적절한 형태로 전처리해야 딥러닝 모델이 학습할 수 있습니다.

 

6.3.2.2. 신경망 모델 학습 및 평가

딥러닝에서는 신경망 모델을 학습하게 됩니다. 이 과정에서는 역전파(backpropagation) 알고리즘과 경사하강법(gradient descent) 등이 사용됩니다. 학습이 완료된 모델은 새로운 데이터에 대해 예측을 수행하며, 이 결과를 바탕으로 모델의 성능을 평가합니다. 

 

6.4. TensorFlow 및 Keras 활용

6.4.1. TensorFlow와 Keras 소개 및 사용법

6.4.1.1. TensorFlow의 특징

TensorFlow는 Google이 개발한 오픈소스 머신러닝 라이브러리입니다. 대규모 수치 연산을 처리할 수 있으며, 딥러닝을 비롯한 여러 머신러닝 알고리즘을 지원합니다. 또한 다양한 플랫폼에서 실행될 수 있습니다.

 

6.4.1.2. Keras의 특징

Keras는 TensorFlow를 기반으로 한 딥러닝 라이브러리로, 직관적이고 쉬운 API를 제공합니다. 이를 통해 사용자는 복잡한 딥러닝 모델을 쉽게 구현할 수 있습니다. 또한 다양한 딥러닝 모델을 지원하며, 모듈화와 확장성을 제공합니다. 

 

6.4.2. TensorFlow와 Keras를 이용한 딥러닝 모델 생성 및 훈련

6.4.2.1. 신경망 모델 생성

Keras를 이용하면 다음과 같이 간단하게 신경망 모델을 생성할 수 있습니다.

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense

# 신경망 모델 생성
model = Sequential()
model.add(Dense(32, input_dim=784, activation='relu'))  # 첫 번째 층
model.add(Dense(10, activation='softmax'))  # 두 번째 층

 

위 코드는 784개의 입력을 받는 32개의 뉴런을 가진 첫 번째 층과, 10개의 뉴런을 가진 두 번째 층으로 구성된 신경망 모델을 생성하는 코드입니다.

 

6.4.2.2. 모델 학습 및 평가

신경망 모델의 학습은 compile 메서드로 학습 과정을 설정하고, fit 메서드로 학습 데이터를 제공하여 수행합니다. 평가는 evaluate 메서드를 이용합니다. 

from keras.datasets import mnist
from keras.utils import to_categorical

# 데이터 로드
(X_train, y_train), (X_test, y_test) = mnist.load_data()

# 데이터 전처리
X_train = X_train.reshape(-1, 784) / 255.
X_test = X_test.reshape(-1, 784) / 255.
y_train = to_categorical(y_train, 10)
y_test = to_categorical(y_test, 10)

# 모델 컴파일
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

# 모델 학습
model.fit(X_train, y_train, epochs=5, batch_size=32)

# 모델 평가
loss, accuracy = model.evaluate(X_test, y_test)
print('테스트 손실: %.3f' % loss)
print('테스트 정확도: %.3f' % accuracy)

 

위 코드는 MNIST 데이터셋을 불러와 전처리하고, 이를 이용해 앞서 생성한 신경망 모델을 학습하고 평가하는 코드입니다.

 

 

 

2023.05.13 - [GD's IT Lectures : 기초부터 시리즈/파이썬(Python) 기초부터 ~] - [파이썬(PYTHON) : 고급] 웹 프레임워크 및 API 개발

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