회귀와 분류: 가장 기본적인 머신러닝 문제 해결 방법 > 인공지능 & 머신러닝 기초와 응용

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회귀와 분류: 가장 기본적인 머신러닝 문제 해결 방법

지난 시간에는 머신러닝의 기초와 기계가 스스로 학습하는 원리, 그리고 학습에 사용되는 데이터의 중요성에 대해 알아보았습니다. 머신러닝이 데이터를 통해 패턴을 학습하여 예측이나 의사결정을 수행한다고 설명드렸는데, 이때 머신러닝이 해결하고자 하는 가장 기본적인 문제 유형이 바로 **회귀(Regression)**와 **분류(Classification)**입니다.

이 두 가지는 지도 학습(Supervised Learning)의 핵심 개념으로, "데이터를 기반으로 미래의 값을 예측하거나 특정 범주를 결정"하는 데 사용됩니다. 로봇 시스템이 주변 환경의 변화를 예측하거나, 물체의 종류를 식별하거나, 사람의 행동을 예측하는 등의 지능적인 기능을 수행할 때, 이 회귀와 분류 알고리즘은 핵심적인 역할을 합니다. 이 설명을 통해 회귀와 분류가 무엇이며, 각각 어떤 문제를 해결하고, 어떤 원리로 작동하는지 자세히 파헤쳐 보겠습니다.

로봇에게 센서 데이터를 기반으로 "현재 온도가 몇 도일지 예측하라(회귀)", 또는 "지금 앞에 있는 물체가 무엇인지 구분하라(분류)"와 같은 질문에 답하게 만들 때, 이 회귀와 분류는 로봇의 지능적인 의사결정의 기초가 됩니다.

1. 지도 학습의 핵심: 회귀와 분류

회귀와 분류는 모두 "정답(레이블)이 있는 데이터"를 사용하여 모델을 학습시키는 지도 학습(Supervised Learning)의 범주에 속합니다. 모델은 입력(피처)과 정답(레이블) 사이의 관계를 학습하여 새로운 입력에 대한 출력을 예측합니다. 두 유형의 차이점은 "예측하고자 하는 출력 값의 형태"에 있습니다.

2. 회귀 (Regression): 연속적인 숫자 값 예측

2.1. 개념: 회귀는 "하나 이상의 독립 변수(피처)와 종속 변수(예측 목표) 사이의 관계를 모델링"하여, 종속 변수의 연속적인 숫자 값을 예측하는 머신러닝 기법입니다.  

예측 목표: '가격', '온도', '시간', '판매량' 등과 같이 숫자로 표현되는 연속형 변수입니다.

2.2. 작동 원리:

학습 데이터를 통해 입력 피처와 예측 목표 간의 **최적의 함수 또는 관계식(모델)**을 찾아냅니다. (예: y = ax + b)

새로운 입력 데이터가 들어오면 이 관계식을 사용하여 출력 값을 계산합니다.

2.3. 주요 알고리즘:

선형 회귀 (Linear Regression): 가장 기본적이고 널리 사용되는 회귀 알고리즘으로, 입력과 출력 간의 선형 관계를 모델링합니다.

다중 선형 회귀 (Multiple Linear Regression): 여러 개의 독립 변수를 사용하여 종속 변수를 예측합니다.

다항 회귀 (Polynomial Regression): 입력과 출력 간의 비선형 관계를 다항식으로 모델링합니다.

릿지 (Ridge), 라쏘 (Lasso): 선형 회귀에 규제(Regularization)를 추가하여 과적합을 방지합니다.

**결정 트리 (Decision Tree), 랜덤 포레스트 (Random Forest), 서포트 벡터 머신 (SVM)**도 회귀 문제에 적용될 수 있습니다.

2.4. 활용 예시:

부동산 가격 예측: 주택의 크기, 방 개수, 지역, 연식 등을 바탕으로 주택 가격 예측.

주가 예측: 과거 주가, 거래량, 경제 지표 등을 기반으로 주식의 미래 가격 예측.

판매량 예측: 광고 비용, 계절, 프로모션 등을 고려하여 특정 상품의 다음 달 판매량 예측.

로봇 배터리 잔량 예측: 로봇의 작동 시간, 모터 부하, 이동 거리 등을 바탕으로 남은 배터리 사용 시간 예측.  

3. 분류 (Classification): 특정 범주 예측

3.1. 개념: 분류는 "하나 이상의 독립 변수(피처)를 바탕으로 종속 변수가 속할 특정 범주(Category)를 예측하는 머신러닝 기법입니다. 

예측 목표: '스팸/정상', '고양이/개', '합격/불합격' 등과 같이 미리 정의된 이산적인(Discrete) 범주입니다.

3.2. 작동 원리:

학습 데이터를 통해 입력 피처와 예측 범주 간의 **결정 경계(Decision Boundary)**를 찾아냅니다.

새로운 입력 데이터가 들어오면, 이 결정 경계를 기준으로 어느 범주에 속할지 판단합니다.

3.3. 주요 알고리즘:

로지스틱 회귀 (Logistic Regression): 이름은 '회귀'지만 분류에 사용됩니다. 이항 분류(두 개의 범주)에 널리 사용되며, 특정 범주에 속할 확률을 예측합니다. 

K-최근접 이웃 (K-Nearest Neighbors, KNN): 새로운 데이터 주변의 K개 이웃 데이터가 속한 범주 중 가장 많은 범주로 예측합니다.

서포트 벡터 머신 (SVM): 데이터를 잘 분리하는 최적의 결정 경계(초평면)를 찾아 예측합니다.

결정 트리 (Decision Tree), 랜덤 포레스트 (Random Forest), 그라디언트 부스팅 (Gradient Boosting): 여러 개의 트리를 활용하여 예측 정확도를 높입니다.

나이브 베이즈 (Naive Bayes): 베이즈 정리를 기반으로 한 통계적 분류 알고리즘.

신경망 (Neural Network): 복잡한 비선형 결정 경계를 학습하여 이미지 분류 등 다양한 분야에서 탁월한 성능을 보입니다.

3.4. 활용 예시:

스팸 메일 분류: 메일의 내용, 발신자 등을 분석하여 스팸 메일 여부 판단.

이미지 분류: 이미지 속 객체(고양이, 자동차 등)가 무엇인지 인식 (OpenCV 연동).

의료 진단: 환자 데이터를 기반으로 질병(암 유무 등) 진단.

대출 승인 여부: 고객의 신용 정보, 소득 등을 기반으로 대출 승인 여부 판단.

로봇 이상 감지: 로봇의 센서 값, 모터 전류 등을 기반으로 정상 작동/이상 작동 분류. 

4. 회귀와 분류, 그리고 딥러닝

딥러닝 모델, 특히 인공신경망은 회귀와 분류 문제를 모두 해결할 수 있습니다.

회귀 문제: 출력층의 활성화 함수 없이(또는 선형 활성화 함수 사용), 단일 출력 뉴런을 사용하여 연속적인 값을 예측합니다. 손실 함수로는 주로 평균 제곱 오차(MSE)를 사용합니다.

분류 문제:

이항 분류의 경우, 출력층에 시그모이드 활성화 함수와 단일 출력 뉴런을 사용하여 두 범주 중 하나에 속할 확률을 예측합니다.

다항 분류(세 개 이상의 범주)의 경우, 출력층에 소프트맥스(Softmax) 활성화 함수와 각 범주에 해당하는 출력 뉴런을 사용하여 각 범주에 속할 확률을 예측합니다. 손실 함수로는 주로 교차 엔트로피(Cross-Entropy)를 사용합니다.

5. 로봇 시스템에서의 회귀와 분류 활용

로봇에게 주변 환경을 인식하고 상황에 맞게 행동하는 지능을 부여할 때 회귀와 분류는 필수적인 역할을 합니다.

로봇 비전 (컴퓨터 비전):

분류: 카메라 영상에서 '보행자', '차량', '정지 표지판' 등 특정 물체를 인식(분류)합니다. (OpenCV와 딥러닝 연동)

회귀: 특정 물체의 '거리', '크기', '속도' 등을 예측합니다.

환경 인식:

회귀: 라이다 센서 데이터를 기반으로 주변 공간의 '밀도', '평탄도' 등 연속적인 환경 특성을 예측합니다.

분류: 주변 공간이 '복도', '개방 공간', '장애물 밀집 구역' 등 어느 범주에 속하는지 분류합니다.

상호작용:

분류: 로봇이 감지한 '인간의 제스처'가 '정지', '따라오기', '물체 잡기' 중 어느 명령에 해당하는지 분류합니다.

회귀: 로봇의 대화 시스템에서 사용자의 '감정 수치'를 연속적인 값으로 예측합니다.

로봇 제어:

회귀: 모터의 다음 순간의 '최적 토크'나 '각도'를 예측하여 부드러운 움직임을 만듭니다.

분류: 현재 로봇의 '작동 모드'가 '수동', '반자율', '자율' 중 어느 범주에 속하는지 판단합니다.

이상 감지:

분류: 로봇의 센서 데이터, 모터 전류, 온도 등을 기반으로 '정상 작동'과 '이상 작동(고장)'을 분류합니다.

회귀와 분류는 데이터를 기반으로 "미래의 값을 예측하거나 특정 범주를 결정"하는 머신러닝의 가장 기본적인 두 가지 문제 해결 방법입니다. 회귀는 연속적인 숫자 값을 예측하고, 분류는 미리 정의된 범주를 예측합니다. 이 두 가지 개념은 로봇 시스템의 인공지능을 구현하는 데 핵심적인 역할을 하며, 로봇에게 '눈'과 '뇌'를 부여하여 세상을 인식하고, 판단하며, 행동하는 지능적인 능력을 제공합니다. 머신러닝의 이 두 가지 기둥을 이해하는 것은 인공지능 시대를 살아가는 데 필수적인 역량이 될 것입니다.