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  • 머신러닝 문제

    현대의 머신러닝과 인공지능 기술은 더 이상 “모델을 돌려본다”는 수준에서 머물러 있지 않다. 문제 정의에서부터 데이터 확보, 알고리즘 선택, 평가 및 운영에 이르기까지 전체 흐름을 전략적으로 이해하고 설계하는 것이 프로젝트의 성패를 좌우한다. 특히 다양한 문제 유형을 어떻게 구조화하여 접근할 것인가에 대한 체계적인 사고가 중요하다.

    문제를 푸는 것이 아니라 문제를 정의하는 것부터 시작된다

    모든 AI 프로젝트의 시작은 하나의 질문이다. “이건 예측 문제인가? 탐색 문제인가? 생성 문제인가?” 문제 유형은 크게 다섯 가지로 분류된다:

    1. 지도학습(Supervised Learning): 데이터에 정답(라벨)이 있는 경우. 목표는 예측이다. 분류(Classification), 회귀(Regression), 서열(Ranking) 문제가 여기에 포함된다.
    2. 비지도학습(Unsupervised Learning): 정답이 없이 데이터 내 패턴을 찾는다. 대표적으로 군집화(Clustering), 차원 축소(Dimensionality Reduction), 이상치 탐지(Anomaly Detection) 등이 있다.
    3. 강화학습(Reinforcement Learning): 환경과의 상호작용을 통해 보상을 최대화하도록 학습하는 방식. 게임, 로봇 제어, 자율주행과 같은 문제에 적합하다.
    4. 생성 모델(Generative Modeling): 새로운 데이터를 만들어내는 것이 목표. GAN(Generative Adversarial Network), VAE(Variational Autoencoder), Diffusion Model이 대표적인 방식이다.
    5. 특수 도메인(Specialized Domains): NLP, 컴퓨터 비전, 시계열 예측 등 각기 다른 구조와 목표를 갖는 문제들을 다룬다. 이들은 전통적인 분류에 속하지 않지만 자체적인 전처리 및 모델링 전략이 요구된다.

    문제 유형을 결정하는 핵심 질문들

    문제를 정의할 때에는 단순히 “무엇을 예측할 것인가”를 넘어서, 다음과 같은 구조적인 질문을 던져야 한다.

    • 출력값은 연속형인가, 범주형인가?
    • 라벨이 있는가? 없다면 어떻게 군집을 정의할 수 있는가?
    • 시간 순서가 중요한가?
    • 모델이 피드백을 받을 수 있는 구조인가?
    • 결과가 사람이 이해할 수 있어야 하는가, 아니면 최적 성능만 중요한가?

    이러한 질문은 단순히 모델을 고르기 위한 것이 아니라, 데이터 수집과 정제 방식, 모델 평가 지표, 후속 운영 전략까지 결정짓는 근간이 된다.

    문제 유형에 따른 전형적 모델 전략

    각 문제 유형별로 일반적으로 선택되는 알고리즘은 다음과 같다:

    • 회귀: Linear Regression, Ridge, Lasso, SVR, XGBoost Regressor
    • 분류: Logistic Regression, Decision Tree, Random Forest, SVM, CNN (이미지), BERT (텍스트)
    • 군집화: K-Means, DBSCAN, Hierarchical Clustering
    • 이상치 탐지: Isolation Forest, One-Class SVM, AutoEncoder
    • 시계열 예측: ARIMA, Prophet, LSTM, Transformer
    • 텍스트 생성: GPT, T5, BART
    • 이미지 생성: GAN, Diffusion, VAE

    이러한 선택은 고정된 것이 아니라 데이터 특성(규모, 품질, 스파스성), 라벨의 유무, 문제의 목적에 따라 계속 재조정된다.

    문제 정의와 선택지 분기의 시각화: 사고 결정 맵의 힘

    문제 해결 전략을 일관되게 설계하려면, 각 단계별 분기(Decision Node)를 명확하게 구조화해야 한다. 예컨대 다음과 같은 순서를 따라 결정 트리를 타고 내려가는 것이 효과적이다:

    1. 예측인가 생성인가?
    2. 라벨이 존재하는가?
    3. 출력값의 타입은 무엇인가?
    4. 데이터의 구조는 표 형식인가, 시계열인가, 이미지인가?
    5. 피드백이 존재하는가?
    6. 평가 지표는 무엇이 가장 중요한가?

    이러한 사고 구조는 프로젝트 전체의 효율을 극적으로 높인다. 구성원 간의 커뮤니케이션, 모델 실험의 재현성, 기술 이전의 용이성 등 모든 면에서 명확한 기준을 제공한다.

    사고 결정 맵은 설계 그 자체다

    AI 프로젝트의 기술력은 단순히 복잡한 모델을 사용하는 데 있지 않다. 오히려 프로젝트 초기에 문제 유형을 정교하게 분류하고, 그에 따라 데이터와 모델 전략을 정리할 수 있는 체계가 진정한 경쟁력이다.

    머신러닝은 “데이터만 넣으면 되는 자동화 기술”이 아니다. 오히려 문제를 어떻게 바라보고, 어떤 틀 안에서 사고를 전개하느냐가 결과를 좌우한다. 사고 결정 맵은 바로 이 틀을 제공하는 것이다.