컴퓨터 비전에서 머신러닝과 데이터 마이닝의 역할

인공지능(AI)은 다양한 유형의 데이터를 분석하고 시간에 따라 그로부터 학습하는 데 뛰어난 강력한 기술입니다. 예를 들어 AI의 한 분야인 computer vision은 시각적 데이터를 이해하는 데 중점을 둡니다. 또 다른 중요한 영역은 machine learning(ML)이며, 이는 데이터 마이닝과 함께 computer vision models을 개선하는 데 큰 역할을 합니다. 데이터 마이닝은 대규모 datasets에서 유용한 패턴을 찾는 것이며, 머신러닝은 이러한 패턴을 사용하여 상세한 지침 없이도 AI 모델이 작업을 처리할 수 있도록 훈련합니다.

이러한 기술들은 최근 몇 년 동안 크게 성장함에 따라 self-driving cars, finance, manufacturing 같은 산업에서 점점 더 보편화되고 있습니다. 이 글에서는 데이터 마이닝과 머신러닝이 무엇인지, 컴퓨터 비전에서 어떻게 사용되는지, 그리고 healthcare 같은 분야에서 진전을 이루기 위해 어떻게 협력하는지 살펴봅니다. 시작하겠습니다!

머신러닝이란 무엇인가요?#

Machine learning은 데이터와 알고리즘을 사용하여 패턴을 식별하고 최소한의 인간의 지도 하에 의사결정을 내림으로써 기계가 인간과 유사한 방식으로 학습할 수 있게 해줍니다. 이러한 시스템이 시간이 지남에 따라 데이터에 노출되면서 점차 더 정확한 예측을 수행하게 됩니다.

이 프로세스는 입력 데이터를 기반으로 예측이나 classifications을 수행하기 위해 알고리즘을 사용하여 작동합니다. 알고리즘은 먼저 패턴을 식별하고 초기 educated guess or inference를 수행합니다. 정확도를 측정하기 위해 오차 함수는 모델의 출력을 알려진 예시와 비교하고, 시스템은 오류를 최소화하기 위해 parameters를 조정합니다. 이러한 평가와 조정의 주기는 모델이 원하는 수준의 performance에 도달할 때까지 자동으로 계속됩니다.

일반적으로 머신러닝에는 지도 학습, 비지도 학습, 준지도 학습, 강화 학습의 네 가지 유형이 있습니다. 각각에 대해 살펴보겠습니다.

• Supervised learning: 알고리즘은 레이블이 지정된 데이터로부터 학습하여 새로운 입력에 대한 출력을 예측합니다. 이메일 서비스의 스팸 필터링 시스템은 지도학습을 사용합니다.

• Unsupervised learning: 지도학습과 달리 이 방법은 레이블이 지정되지 않은 데이터로 작동합니다. 알고리즘은 지도 없이 유사성에 기반하여 패턴을 식별하거나 데이터를 그룹화합니다. 이는 주로 이상 탐지 같은 작업에 사용됩니다.

• Semi-supervised learning: 이 접근 방식은 소량의 레이블 지정된 데이터와 더 큰 규모의 레이블 지정되지 않은 데이터를 결합합니다. 알고리즘은 둘 다로부터 학습하여 정확도를 향상시키며, 레이블 지정된 데이터가 부족하거나 비용이 많이 들 때 유용합니다.

• Reinforcement learning: 여기서 알고리즘은 환경과 상호작용하고 행동에 따라 보상이나 벌점을 받으며 학습합니다. 보상을 극대화하는 것을 목표로 지속적으로 개선되며 로보틱스, 게이밍, 자율주행차 같은 분야에서 흔히 사용됩니다.

그림 1. 머신러닝의 유형.

데이터 마이닝이란 무엇인가요?#

데이터 마이닝은 대규모 데이터셋을 탐색하고 분석하여 즉각적으로 드러나지 않는 숨겨진 패턴, 트렌드, 가치 있는 통찰력을 찾아내는 과정입니다. 이는 통계적 기법, 머신러닝, 데이터베이스 관리 도구를 조합하여 데이터 내의 연결 고리와 패턴을 식별함으로써 원시 데이터를 유용한 정보로 변환하는 것을 포함합니다.

이 과정은 데이터베이스나 스프레드시트 같은 다양한 소스에서 gathering data하고 이를 구조화된 형식으로 구성하는 것으로 시작됩니다. 그런 다음 정확성을 보장하기 위해 오류, 불일치 또는 누락된 세부 정보를 제거하기 위해 data is cleaned합니다. 데이터가 준비되면 고급 알고리즘과 통계적 방법을 사용하여 데이터를 분석합니다.

데이터 분석에 사용되는 가장 일반적인 기술은 다음과 같습니다.

• 분류(Classification): 식별된 패턴을 기반으로 데이터를 미리 정의된 카테고리로 그룹화합니다.
• 군집화(Clustering): 유사한 데이터 포인트를 함께 그룹화하여 데이터 내의 자연스러운 집단을 식별합니다.
• 연관성 분석(Association): 자주 함께 구매되는 품목 패턴을 찾는 것처럼 변수 간의 관계를 식별합니다.

이러한 기법은 데이터에서 의미 있는 패턴과 인사이트를 추출하는 데 도움을 줍니다. 그런 다음 분석 결과는 이해하고 실천하기 쉬운 방식으로 해석 및 제시되어, 정보에 입각한 결정을 내리는 데 도움이 되는 turning raw data into valuable insights를 제공합니다.

Fig 2. 데이터 마이닝과 관련된 단계들.

머신러닝과 데이터 마이닝의 응용 분야 이해하기#

머신러닝과 데이터 마이닝이 큰 변화를 가져올 수 있는 다양한 산업 분야에는 많은 응용 프로그램이 있습니다. 이러한 기술의 영향을 이해하기 위해 retail industry를 예로 들어 보겠습니다.

머신러닝은 온라인 판매에 의존하는 retailers에게 특히 유용할 수 있습니다. 이베이와 아마존 같은 대기업들은 전체 판매 주기에 걸쳐 통합된 머신러닝 도구를 사용하고 있습니다. 소매 기업이 이를 사용하는 주요 방법 중 하나는 제품 매칭입니다. 이는 서로 다른 카탈로그 간에 동일한 아이템을 식별하고 연결하는 작업으로, 가격 비교, 통합 제품 페이지 생성, 제품 공백 파악에 유용합니다. 수동 매칭은 소규모 카탈로그에는 효과가 있지만, ML을 사용하면 훨씬 더 큰 카탈로그를 효율적으로 처리할 수 있습니다. 또한 정확한 일치, 유사 일치, 이미지 일치, 속성 일치, 카테고리 일치, 크로스 도메인 일치 등 다양한 유형의 제품 일치를 용이하게 합니다.

Fig 3. 제품 매칭의 유형.

소매업에서 데이터 마이닝의 흥미로운 응용 분야 중 하나는 특히 고객 세분화를 통해 고객 행동을 이해하는 것입니다. 고객은 인구 통계, 쇼핑 패턴, 이전 구매 내역 등 공유하는 특성에 따라 그룹화될 수 있습니다. Retailers는 이러한 그룹화를 활용하여 현재 및 미래의 구매자에게 다가가기 위한 새로운 마케팅 전략을 세울 수 있습니다.

고객 행동과 관련하여, 소매업에서 데이터 마이닝의 또 다른 중요한 사용 사례는 고객 이탈 또는 손실로 알려진 이탈 분석입니다. 소매업체는 어떤 유형의 고객이 떠나는지, 왜 떠나는지, 그리고 어떻게 유지율을 높일 수 있는지에 대한 통찰력을 얻을 수 있습니다. 어느 정도의 이탈은 불가피하지만, 데이터 마이닝을 통해 패턴을 식별함으로써 소매업체는 특별 할인이나 쿠폰 제공과 같은 선제적인 조치를 취해 고객 손실을 줄일 수 있습니다.

Fig 4. 고객 세분화.

ML, 데이터 마이닝, 컴퓨터 비전 간의 연결#

Computer vision is actually a subset of machine learning that focuses on teaching computers to interpret visual data from images and videos. Meanwhile, data mining can support computer vision applications by analyzing vast amounts of raw data to identify the most relevant images for model training. This is key because it helps make sure that the model learns from the best examples, cutting down on unnecessary data and helping it focus on what’s important. As a result, data mining helps computer vision models work more efficiently and accurately, improving tasks like object detection, image classification, and instance segmentation.

ML, 데이터 마이닝, 컴퓨터 비전을 사용하는 응용 프로그램 탐색#

ML, 데이터 마이닝, 컴퓨터 비전의 시너지를 이해하기 위해 의료 분야의 응용 사례를 살펴보겠습니다.

머신러닝, 데이터 마이닝, 컴퓨터 비전은 healthcare 분야에서 주요 발전을 주도하고 있습니다. 미국의 Johns Hopkins Medicine 같은 의료 기관들은 medical images를 분석하고 tumors 같은 질병 및 이상 징후를 조기에 탐지하기 위해 이러한 기술을 사용하고 있습니다. Ultralytics YOLOv8 같은 컴퓨터 비전 모델을 사용하여 이미지를 분석하고 이상 징후를 식별할 수 있으며, 머신러닝은 잠재적인 health 문제를 나타낼 수 있는 환자 기록의 패턴을 찾을 수 있습니다. 그런 다음 데이터 마이닝이 나서서 방대한 양의 관련 데이터를 검색하여 find effective treatments or possible cures를 찾는 데 도움을 줍니다. 이러한 기술을 결합함으로써 healthcare professionals는 질환을 더 정확하게 진단하고 더 나은 치료 계획을 수립하여 궁극적으로 patient outcomes를 개선할 수 있습니다.

Fig 5. YOLOv8을 사용한 종양 감지.

도전 과제 및 향후 방향#

applications that use computer vision, 데이터 마이닝, 머신러닝을 사용하는 응용 프로그램들이 다양한 이점을 제공하지만, 고려해야 할 몇 가지 한계도 존재합니다. 이러한 혁신 기술은 성능을 발휘하기 위해 방대한 양의 데이터가 필요한 경우가 많으며, data privacy가 우려 사항이 될 수 있습니다. 예를 들어 소매 매장의 컴퓨터 비전 시스템은 소비자 데이터를 수집하고 처리할 수 있으며, 소비자는 자신의 데이터가 수집되고 있다는 사실을 안내받는 것이 중요합니다.

데이터 프라이버시 문제 외에도 컴퓨터 비전 모델의 복잡성 역시 또 다른 문제입니다. 정보에 입각한 결정을 내리려고 할 때 이러한 모델이 어떻게 특정 출력에 도달했는지 이해하기 어려울 수 있습니다. 이러한 과제에도 불구하고 AI solutions more responsible하고 원활하게 만드는 조치들이 점점 더 많이 마련되고 있습니다. 예를 들어 연합 학습과 같은 기법은 프라이버시 보호를 보장하면서 AI 개발을 가능하게 하므로 점점 더 인기를 얻고 있습니다.

연합 학습은 데이터가 원래 위치에 있는 상태에서 모델이 데이터로부터 학습할 수 있도록 돕는 방법입니다. 모든 데이터를 중앙 데이터베이스에 수집하는 대신, model is trained는 데이터가 저장된 개별 장치나 서버에서 직접 이루어집니다. 그런 다음 이 장치들은 실제 데이터가 아닌 모델 업데이트만 다시 전송합니다. 그런 다음 모델 업데이트를 반영하여 전체 모델을 개선합니다.

핵심 요약#

머신러닝과 데이터 마이닝 모두 컴퓨터 비전에서 매우 중요한 역할을 합니다. 이들은 방대한 양의 시각적 데이터를 분석하고, 중요한 통찰력을 밝혀내며, 의료, 온라인 쇼핑, 자율주행 자동차와 같은 다양한 분야를 개선하는 데 도움을 줍니다. 개인정보 보호와 복잡한 모델 이해와 같은 과제가 있지만, 연합 학습과 같은 새로운 방법들이 이러한 문제를 해결하는 데 도움을 주고 있습니다. 이러한 기술이 계속 발전함에 따라, 여러 분야에서 더 나은 의사 결정과 더 많은 혁신을 이끌어내어 우리 삶을 더욱 효율적이고 연결되게 만들 것입니다.

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