머신러닝의 기본과 프로젝트 성공의 열쇠 (1) 머신러닝 모델이 데이터를 처리하는 방식

들어가며

머신러닝 모델은 데이터를 입력받아 학습하고, 이를 통해 새로운 데이터를 예측하는 강력한 도구입니다. 하지만 모델이 단순히 데이터를 넣고 결과를 내놓는 "마법 상자"는 아닙니다. 입력 데이터가 어떻게 준비되었는지에 따라 모델의 학습과 성능이 결정되고, 모델이 출력한 결과는 올바르게 해석되어야 비로소 실질적인 가치를 만듭니다. 이번 글에서는 머신러닝 모델이 데이터를 처리하는 기본 프로세스(입력 → 모델 → 출력)를 소개하고, 입력 데이터의 품질이 모델에 미치는 영향과 출력 결과를 해석하는 과정의 중요성을 탐구해 보겠습니다. 머신러닝의 본질과 데이터가 성공의 열쇠가 되는 과정을 함께 살펴보시죠!
 

1. 머신러닝 모델이 데이터를 처리하는 방식

Feature(특성)와 Label(타겟)의 개념

머신러닝 모델은 데이터를 학습하기 위해 Feature(특성)와 Label(타겟) 두 가지 기본 개념을 사용합니다.

Feature(특성)란?

Feature는 머신러닝 모델이 데이터를 이해하고 학습하기 위해 사용하는 입력값입니다. 특성변수, 입력변수 등 다양하게 불립니다. 쉽게 말해, 우리가 모델에게 제공하는 데이터의 정보라고 볼 수 있습니다.

• 예 1: 학생의 공부 시간, 평균 점수, 수업 참여도.
• 예 2: 집의 위치, 크기, 인구 밀도.
• 예 3: 고객의 나이, 성별, 소득 수준, 구매 이력.
• 예 4: 날씨 데이터에서 기온, 습도, 풍속, 강수량.
• 예 5: 건강 데이터에서 혈압, 심박수, 체온, BMI.

Label(타겟)이란?

Label은 모델이 학습하여 예측하려고 하는 결과값입니다. 모델은 Feature와 Label 간의 관계를 학습한 뒤, 새로운 Feature를 입력받았을 때 Label을 예측합니다.

• 예 1: 학생의 시험 점수.
• 예 2: 집값.
• 예 3: 고객이 상품을 구매할지 여부(구매/미구매).
• 예 4: 내일 비가 올 확률.
• 예 5: 특정 질병 진단 여부(양성/음성).

Feature와 Label의 관계

• Feature → 모델 → Label
  • 모델은 Feature에서 패턴을 찾아 Label을 예측합니다.
  • 예: 공부 시간, 평균 점수, 수업참여도(Feature)을 보고 시험 점수(Label)를 예측.
• Feature를 입력받아 출력한 모델 결과가 실제 Label과 얼마나 일치하는지 혹은 근접하는지가 그 모델의 성능을 나타냅니다.

 

2. 입력 데이터가 모델 성능에 미치는 영향

좋은 데이터는 좋은 모델의 핵심

머신러닝 모델은 주어진 데이터를 사용해 학습합니다. 데이터를 제대로 준비하지 않으면 아무리 좋은 모델이라도 성능을 제대로 발휘할 수 없습니다. 즉, 잘못된 데이터가 입력되면 모델이 잘못된 결과를 출력하기 때문에 좋은 품질의 데이터를 확보하거나 저품질의 데이터를 고품질로 개선하는 과정은 머신러닝 프로젝트 과정에서 매우 중요합니다.

데이터 품질을 높이려면?

데이터의 품질은 모델의 최종 성능에 큰 영향을 미칩니다. 고품질 데이터는 모델이 패턴을 빠르고 정확히 학습할 수 있도록 돕습니다. 반면, 저품질 데이터는 학습 과정에 잡음을 만들어 성능을 저하시킵니다. 아래는 머신러닝 모델이 입력 Feature를 가지고 Label을 예측하는과정에서 필요로하는 고품질 데이터 특징과 데이터 품질 개선 방법입니다.

• 고품질 데이터의 특징:
  • 결측치(기록되지 않은 빈 데이터)가 없음.
  • 이상치(오류로 인해 잘못 기록된 이상 데이터)가 적절히 처리됨.
  • Feature와 Label이 논리적 관계를 가짐.
• 데이터 품질 개선 방법:
  • 결측치를 평균값이나 중앙값으로 채우거나, 필요하다면 해당 데이터를 제거.
  • 이상치를 식별해 조정하거나 제거.
  • 논리적으로 Label과 의미없는 Feature는 제거.

도메인 지식의 중요성: 데이터 품질의 뼈대

모델의 결과는 입력 데이터에 기반합니다. 따라서 데이터가 어떤 맥락에서 생성되었는지, 어떤 의미를 가지는지를 도메인 지식 기반으로 이해한다면 모델학습에 더 좋은 Feature 정보를 제공할 수 있습니다. 예를 들어, 건강 데이터를 분석할 때 "혈압"이 단순한 숫자가 아니라, 환자의 건강 상태를 반영하는 중요한 신호라는 것을 이해해야 합니다. 혈압 값이 특정 범위를 벗어났을 때 이를 무시할지, 아니면 모델이 이를 강하게 반영하도록 조정할지 판단하는 데 도메인 지식을 필요로 합니다. 따라서 머신러닝 엔지니어는 프로젝트에서 원하는 결과를 내기위해서 단순히 데이터를 처리하고 모델 설계하는 능력 뿐만 아니라, 도메인 전문가와 소통과 협업을 적극적으로 수행할 수 있는 능력이 매우 중요합니다.
 

3. 모델 결과를 이해하고 통찰로 연결하는 과정

모델이 학습한 내용을 실제로 활용하려면, 단순히 정확한 데이터를 제공하는 것만으로는 충분하지 않습니다. 모델 결과를 이해하고 해석하며, 이를 도메인 지식과 결합해 실질적인 의사 결정으로 연결하는 과정이 필요합니다. 이러한 해석 과정은 데이터 중심의 사고를 더욱 확장시키고, 머신러닝 결과를 효과적으로 활용할 수 있는 기반이 됩니다.

모델 결과와 도메인 영역에서의 의사 결정

모델은 데이터를 바탕으로 통계적 규칙성과 패턴을 찾아냅니다. 이를 바탕으로 도출된 결과는 도메인 지식으로 결과 검토가 이루어 질 수 있고, 도메인 전문가에게 중요한 의사 결정의 단서를 제공합니다.

• 모델 결과의 타당성 검토
• 예 : 고객의 구매 패턴을 분석한 결과 특정 상품이 주요 매출원으로 나타났다고 하더라도, 해당 상품의 실제 구매 이유가 계절적 요인이나 프로모션 때문일 수 있음을 도메인 지식이 알려줄 수 있습니다.
• 새로운 기회 발견
• 예: 온라인 쇼핑몰의 추천 시스템이 고객이 특정 카테고리 상품에 높은 관심을 보인다고 예측한 경우, 이를 기반으로 추가 마케팅 전략을 세울 수 있습니다.
• 도메인 지식은 이러한 예측이 실제 매출 증대로 이어지기 위해 구체적으로 어떤 행동이 필요한지 알려줍니다.
• 위험 요소 식별
• 예: 금융 모델이 특정 고객 그룹에서 높은 부실 가능성을 예측했다면, 금융 전문가의 판단으로 추가적인 신용 평가나 정책 변경이 이루어질 수 있습니다.

창의적 통찰: 도메인 지식과 데이터의 시너지

모델은 종종 도메인 지식으로 해석되지 않는 새로운 패턴이나 관계를 발견하기도 합니다. 이는 기존에 놓쳤던 부분을 재조명하고, 창의적인 해결책을 제공할 수 있는 기회를 만듭니다.

• 새로운 패턴 발견
  예 1: 병원에서 특정 질병 환자의 데이터에서 예상치 못한 변수가 주요한 영향을 미친다는 결과가 도출되었다면, 이는 기존 연구에서 놓쳤던 부분을 탐구하는 계기가 될 수 있습니다.
  예 2: 제조 공정 데이터를 분석한 결과, 기존에는 중요하지 않다고 여겼던 온도 변화가 제품 품질에 큰 영향을 미치는 변수로 밝혀졌다면, 도메인 전문가가 이를 기반으로 새로운 공정 설계로 이어질 수 있습니다.
• 고정관념 극복
  도메인 지식이 기존의 고정관념에 묶여 있는 경우, 모델은 새로운 접근법을 제시할 수 있습니다.
  예: 고객 데이터를 분석했을 때, 전통적으로 주요 타깃으로 여겨지지 않았던 고객군이 실제로 더 높은 구매 전환율을 보인다면, 이는 마케팅 전략을 재구성할 중요한 단서를 제공합니다.

3. 마무리: 데이터와 모델, 해석의 조화

머신러닝 모델은 데이터를 입력받아 학습하고 결과를 출력하는 간단한 구조를 가지고 있지만, 성공적인 모델을 만들기 위해서는 데이터와 해석의 조화가 필요합니다. 데이터 품질은 모델의 성능을 좌우하며, 출력 결과를 올바르게 해석하는 과정은 실질적인 의사 결정을 이끄는 핵심입니다. 입력, 모델, 출력이라는 기본 프로세스를 이해하고 각 단계의 중요성을 고민한다면 머신러닝을 효과적으로 활용할 수 있습니다. 다음 글에서는 데이터 중심 접근법과 이를 활용한 실무 사례를 더 깊이 탐구하겠습니다.