글쓴이 보관물: lucidyoo

LLM의 실제 활용 분야 – 인공지능이 변화시키는 현실

LM이 학습을 통해 쌓은 언어 능력은 실제로 다양한 분야에서 폭넓게 활용되며, 각 분야에 상당한 변화를 일으키고 있습니다. 이러한 언어 모델은 텍스트 이해와 생성 능력을 바탕으로 대화형 AI와 자동 번역부터 시작해, 전문적인 영역인 의료, 법률, 금융 등에서의 지원 기능을 수행하며 실생활의 다양한 부분에서 중요한 역할을 맡고 있습니다.

. 언어 이해와 생성 – 대화형 AI와 자동 번역

LLM이 가장 활발하게 활용되는 대표적인 분야는 대화형 AI와 자동 번역입니다. ChatGPT와 같은 대화형 AI는 사람과 자연스럽게 소통하며 정보 제공, 문제 해결, 글쓰기 보조 등 다양한 역할을 수행합니다. 또한, 번역 기술에도 뛰어나며, 여러 언어의 문맥을 이해하여 정확한 번역을 제공합니다. 이는 글로벌 커뮤니케이션을 가능하게 하는 중요한 도구로 자리 잡았습니다.

2. 전문 분야에서의 지원 – 의료, 법률, 금융

LLM은 의료, 법률, 금융 등 전문 지식이 필요한 영역에서도 중요한 보조 역할을 수행하고 있습니다. 의료 분야에서는 환자의 건강 기록을 분석하거나 의학 논문을 요약하여 의사들이 빠르게 참조할 수 있도록 돕고 있으며, 법률 분야에서는 복잡한 법률 문서를 요약하고 주요 정보를 정리하는 데 도움을 줍니다. 금융에서는 방대한 양의 데이터를 분석하여 시장 트렌드를 예측하고, 리스크를 관리하는 데 유용한 인사이트를 제공합니다.

환자 기록 요약 AI, 법률 문서 요약 도구, 금융 데이터 분석 및 리스크 관리 시스템 등에 적용되고 있습니다.

A futuristic digital interface in a high-tech hospital showing a doctor reviewing patient medical records on a transparent holographic screen. The doctor, dressed in professional medical attire, is examining detailed charts, summaries, and key statistics displayed on the screen. The background resembles a modern, high-tech medical facility with clean lines, soft lighting, and advanced equipment. The color scheme is calming, with blues and greens, creating a trustworthy and safe atmosphere. Text elements are clear and readable, with icons representing different medical fields, such as cardiology and general health, to emphasize the focus on healthcare and precision.

3. 창의적 콘텐츠 생성 – 글쓰기, 음악, 예술

LLM은 텍스트 기반 창의적 콘텐츠 생성에도 큰 역할을 하고 있습니다. 뉴스 기사나 블로그 글 초안 작성부터 시작해, 소설 줄거리 작성, 광고 카피 제작 등에서도 사용되고 있습니다. 예술 분야에서는 시나리오 초안 작성, 음악 가사 창작, 시 창작 등 다양한 창의적 활동에서 유용하게 활용됩니다.

Free Turntable Computer photo and picture

언론사에서 사용하는 기사 초안 생성 도구, 광고 및 마케팅 부서의 카피 작성 지원, 음악 및 예술 분야의 아이디어 도출 등에 활용되고 있습니다.

4. 맞춤형 학습 및 교육 지원

대규모 언어 모델(LLM)은 교육 분야에서 다양한 방식으로 활용되고 있습니다. 학생들의 질문에 답변하고, 복잡한 개념을 쉽게 설명하며, 맞춤형 학습 계획을 수립하는 데 도움을 주는 등 학습 보조 역할을 수행합니다. 특히 언어 학습, 수학 문제 풀이, 과학 개념 설명 등에서 두각을 나타내고 있습니다.

언어 학습 애플리케이션: LLM을 활용한 언어 학습 애플리케이션은 사용자와의 대화를 통해 자연스러운 언어 습득을 지원합니다. 예를 들어, Duolingo는 AI 기반의 맞춤형 학습 경험을 제공하여 사용자들이 효과적으로 새로운 언어를 배울 수 있도록 돕습니다.

온라인 튜터링 프로그램: LLM을 통합한 온라인 튜터링 플랫폼은 학생들의 질문에 실시간으로 답변하고, 복잡한 개념을 이해하기 쉽게 설명합니다. 예를 들어, Khan Academy는 AI를 활용하여 학생들에게 개인 맞춤형 학습 경험을 제공합니다.

맞춤형 학습 지원 시스템: LLM 기반의 학습 지원 시스템은 학생들의 학습 패턴을 분석하여 개인별 맞춤형 학습 계획을 수립합니다. 이를 통해 학습 효율성을 높이고, 학생들의 이해도를 향상시키는 데 기여합니다.

이러한 사례들은 LLM이 교육 분야에서 학습자 중심의 맞춤형 교육을 실현하는 데 중요한 역할을 하고 있음을 보여줍니다.

5. 연구와 데이터 분석 – 방대한 정보의 효율적 처리

마지막으로, LLM은 방대한 데이터를 요약하고 분석하는 데도 활용되고 있습니다. 과학 논문 요약, 정보 검색, 연구 트렌드 분석 등 다양한 분야에서 정보의 핵심을 빠르게 파악하고 연구자들이 중요한 데이터에 접근할 수 있도록 돕습니다.

연구 논문 요약, 문헌 검토 및 연구 트렌드 분석 도구 등에서 효과적으로 활용되고 있습니다.

지능형 언어 모델의 지식 축적 방식

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LLM이 어떻게 지식을 쌓고 발전하는지, 그 구체적인 학습 과정을 깊이 있게 살펴보겠습니다. 인공지능이 언어를 이해하고 활용하기까지의 과정을 이해하는 것은 모델의 본질을 파악하는 데 필수적입니다.

1. 학습의 기초 – 프리트레이닝(Pretraining) 단계

LLM의 첫 학습 단계는 **프리트레이닝(Pretraining)**입니다. 이 단계에서 LLM은 방대한 양의 텍스트 데이터를 학습하며, 언어의 기본 구조와 문맥을 이해하는 기초 능력을 얻게 됩니다. 모델은 다양한 문서를 읽으며 단어의 연관성을 파악하고 문장을 해석하는 법을 배웁니다.

이는 초등 교육과정에서 문법과 어휘를 배우며 기본 언어 능력을 쌓는 것과 유사합니다. 프리트레이닝을 통해 LLM은 기본적인 언어 능력을 갖추게 되는 것입니다.

2. 심화 학습 – 파인튜닝(Fine-tuning) 단계

프리트레이닝이 완료되면, LLM은 파인튜닝(Fine-tuning) 단계를 통해 특정 분야에 맞춰 심화 학습을 진행합니다. 이를 통해 모델은 특정 주제에 대한 전문성을 갖추게 됩니다. 예를 들어, 의료 분야에 적용될 경우 의학 논문과 보고서를 학습하며, 관련 지식과 용어를 익히게 됩니다.

대학에서 전공 과목을 선택하여 특정 분야에 대한 깊이 있는 지식을 쌓는 과정과 유사합니다. 파인튜닝을 통해 LLM은 단순히 언어를 이해하는 것을 넘어, 특정 주제에 대한 전문성을 가지게 됩니다.

3. 최적화와 피드백 – 강화 학습(Reinforcement Learning)과 인적 평가

LLM이 실용적으로 활용되기 위해서는 학습 과정 중 **강화 학습(Reinforcement Learning)**과 인적 피드백이 추가적으로 이루어집니다. 이 단계에서는 모델이 제공하는 답변의 정확성을 높이기 위해 사용자의 피드백을 반영하여 점진적으로 성능을 개선합니다. 이러한 피드백 과정은 LLM이 더 나은 답변을 제공하도록 최적화하는 데 중요한 역할을 합니다.

이는 실무 현장에서 피드백을 통해 업무 수행 능력을 향상시키는 과정과 비슷합니다. 지속적인 피드백을 통해 LLM은 실질적으로 유용한 답변을 제공할 수 있는 능력을 갖추게 됩니다.

4. 발전과 개선의 반복

프리트레이닝과 파인튜닝을 통해 학습이 완료되었다 하더라도, LLM은 지속적인 피드백을 통해 개선과 성장을 거듭하게 됩니다. 완벽하지 않은 답변도 시간이 지남에 따라 개선되며, 점차 더 높은 수준의 정확도와 이해도를 갖추게 됩니다.

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컴퓨터의 기본 단위, 비트에 대한 이해

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컴퓨터 시스템을 이해하는 데 있어 가장 기본적인 요소는 ‘비트(bit)’입니다. 비트는 디지털 정보의 최소 단위이며, 컴퓨터가 데이터를 저장하고 처리하는 근본적인 방식과 직결됩니다.

비트(bit)란 무엇인가?

비트(bit)는 ‘binary digit(이진 숫자)’의 줄임말로, 컴퓨터가 정보를 표현하는 가장 작은 단위입니다. 비트는 오직 두 가지 상태(0 또는 1)만을 가질 수 있으며, 이는 전자 회로에서의 ‘전압이 있음(1)’ 또는 ‘전압이 없음(0)’의 형태로 구현됩니다. 이 개념은 디지털 시스템에서 기본적인 논리 연산을 수행하는 기초가 됩니다.

비트는 여러 가지 방식으로 해석될 수 있습니다. 예를 들어, 다음과 같은 의미를 가질 수 있습니다:

논리적 해석: 참(True, 1)과 거짓(False, 0)
전기적 해석: 신호가 있음(1)과 없음(0)
컴퓨터 내부 데이터 표현: 특정 문자, 숫자, 색상 값 등

비트의 활용: 정보 표현과 저장

비트는 단독으로 사용되기보다는 여러 개가 조합되어 데이터를 표현하는 데 활용됩니다. 대표적인 예로, 8개의 비트가 모이면 ‘바이트(byte)’가 되며, 이는 대부분의 컴퓨터 시스템에서 가장 기본적인 데이터 단위로 사용됩니다.

비트의 조합을 통해 숫자, 문자, 이미지, 오디오, 영상 등 다양한 데이터를 표현할 수 있습니다. 예를 들어, 문자 ‘A’는 ASCII(미국 표준 문자 코드) 체계에서 8비트로 01000001로 표현됩니다. 또한, 색상을 표현할 때도 RGB(빨강, 초록, 파랑) 값으로 각각 8비트씩 할당하여 총 24비트(약 1677만 가지 색상)를 사용할 수 있습니다.

비트와 컴퓨터 성능의 관계

비트는 컴퓨터 하드웨어와 소프트웨어의 성능을 결정하는 중요한 요소입니다. 예를 들어, CPU의 아키텍처에서 32비트와 64비트 시스템은 한 번에 처리할 수 있는 데이터의 크기를 결정합니다.

32비트 시스템: 한 번에 32비트(4바이트) 크기의 데이터를 처리할 수 있음
64비트 시스템: 한 번에 64비트(8바이트) 크기의 데이터를 처리할 수 있음

64비트 시스템이 32비트 시스템보다 더 많은 데이터를 처리할 수 있기 때문에, 더 높은 성능을 제공하고 더 큰 메모리를 지원할 수 있습니다.

Intel 과 AMD 그리고 Apple

운영체제(OS)에서도 이러한 차이가 존재합니다. Windows의 경우, 32비트 OS에서는 최대 4GB의 RAM만을 활용할 수 있지만, 64비트 OS에서는 이보다 훨씬 많은 메모리를 지원할 수 있습니다. 반면, macOS는 대부분의 최신 Mac 기기에서 64비트 기반으로 작동하며, macOS Mojave 이후부터는 32비트 애플리케이션 실행이 지원되지 않습니다. 이는 macOS가 더 효율적인 메모리 활용과 성능 향상을 위해 완전히 64비트 환경으로 전환한 결과입니다.

비트의 시각적 표현과 의미

비트는 직접 눈으로 볼 수 없지만, 다양한 방식으로 표현됩니다. 일반적으로 0과 1의 연속된 패턴으로 나타내며, 이를 통해 컴퓨터는 데이터를 해석하고 연산을 수행합니다. 예를 들어, 다음과 같은 8비트 데이터가 있다고 가정해 보겠습니다.

01100100

이진수로 표현된 이 값은 ASCII 코드에서 문자 ‘d’를 나타내며, 10진수로 변환하면 100에 해당합니다.

비트의 이해가 중요한 이유

비트에 대한 개념을 이해하는 것은 컴퓨터 과학과 프로그래밍을 학습하는 데 필수적입니다. 비트는 정보 저장 및 전송 방식뿐만 아니라 데이터 압축, 암호화, 네트워크 통신 등 다양한 분야에서 중요한 역할을 합니다.

향후에는 비트의 응용을 보다 심층적으로 살펴보고, 비트 연산(Bitwise Operation), 비트 마스크(Bit Mask), 그리고 양자 컴퓨팅에서의 비트 개념(Qubit) 등 고급 개념에 대해서도 다룰 예정입니다.

비트는 작지만, 디지털 세상을 구축하는 가장 핵심적인 요소입니다. 이를 이해하면 컴퓨터가 데이터를 처리하는 방식에 대한 보다 깊은 통찰을 얻을 수 있습니다.

딥러닝이란? 개념 잡기

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Deep Learning 은 인간의 뇌에서 영감을 받은 인공 신경망을 사용하여 컴퓨터가 학습하는 머신 러닝 의 방법 중 하나로, 음악을 만들거나, 우리가 오렌지와 사과를 보고 각각 다른 과일이라고 인식할 수 있는 것 처럼 컴퓨터가 사진이나 사물을 보고 이해할 수 있거나 언어를 이해하는 방법을 학습 하는 것이라고 정의할 수 있습니다. ‘Deep’ 이라는 단어는 신경망에 여러 층(레이어)을 쌓아 깊게 만든다는 의미입니다. 이러한 깊은 네트워크를 통해 컴퓨터는 복잡한 문제를 해결하는 데 필요한 패턴이나 관계를 스스로 찾아낼 수 있습니다. 딥러닝은 이미지 인식, 음성 인식, 자연어 처리 등 다양한 분야에서 활용되고 있습니다.

Deep Learning (딥 러닝) 의 개념

간략히 딥러닝의 역사를 살펴보면, 가장 초기의 인공 신경망인 퍼셉트론(Perceptron)이 1958년에 제안되었습니다. 이후 1986년에 다층 퍼셉트론(Multilayer Perceptron)이 제안되고, 이를 학습시키는 방법인 역전파(Backpropagation) 알고리즘이 등장하면서 딥러닝의 기초가 마련되었습니다.

퍼셉트론은 간단한 문제를 해결하는 컴퓨터의 작은 뇌(Brain)와 같습니다. 모아진 퍼셉트론은 복잡한 문제도 해결할 수 있게 되는데, 이것이 바로 딥러닝, 즉 ‘깊은 학습’입니다. 인간의 뇌에는 “뉴런(Neuron)” 이 수억 개 있고, 이들이 함께 작동하여 생각하고, 느끼고, 기억하는 데 도움을 줍니다. 퍼셉트론은 이런 뉴런을 모방한 것으로, 간단한 계산을 수행하고 문제를 해결합니다.

뉴런은 덴드라이트(작은 섬유)를 통해 다른 뉴런으로부터 입력 신호를 받습니다. 마찬가지로, 퍼셉트론은 숫자를 받는 입력 뉴런을 통해 다른 퍼셉트론으로부터 데이터를 받습니다. 생물학적 뉴런에서, 출력 신호는 축삭에 의해 운반 됩니다. 마찬가지로, 퍼셉트론의 축삭은 다음 퍼셉트론의 입력이 될 출력 값 입니다. 덴드라이트와 생물학적 뉴런 사이의 연결 지점은 “시냅스” 라고 정의 합니다. 입력과 퍼셉트론 사이의 연결은 ”가중치“ 라고 정의 합니다. 그들은 각 입력의 중요성 수준을 측정 할 수 있는 지표가 됩니다. 뉴런에서, 핵은 덴드라이트가 제공하는 신호를 기반으로 출력 신호를 생성 합니다. 마찬가지로, 퍼셉트론의 핵(파란색)은 입력 값을 기반으로 몇 가지 계산을 수행하고 출력을 생성합니다.

딥러닝 개념이 시작한 초기에는 컴퓨터의 성능이 부족하여 복잡한 신경망을 학습시키기 어려웠습니다. 2000년대 초반에 들어서 GPU가 발전하고 빅 데이터가 확산되면서 딥러닝은 크게 주목받게 되었습니다. 이 중 2012년에 딥러닝 모델인 AlexNet이 이미지 인식 대회에서 우승하면서 딥러닝은 성능을 인정받게 되었습니다.

2016년에 세계 챔피언 이세돌 9단과 바둑 대국에서 승리하면서 전 세계적으로 주목 받았던 알파고는 Google의 딥마인드(DeepMind) 팀이 개발한 딥러닝과 강화학습 으로 탄생한 기술 입니다. 딥러닝은 바둑판의 상태를 해석하고 다음 수를 예측하는 데 사용되었고 강화학습은 알파고가 자기 자신과 게임을 하면서 수천만 개의 바둑 기보를 분석하고 스스로 학습하느여 어떤 수가 승리에 이르는 방법을 학습하여 바둑의 복잡성을 이해하고, 강화학습을 통해 전략을 최적화하여 인간과 바둑을 둘 수 있게 되었습니다.

딥러닝은 이미지 분석, 음성 인식, 자연어 처리 등 다양한 분야에서 뛰어난 성능을 보이며 머신러닝 분야의 주요한 연구 방향이 되고있습니다.

초등학교 코딩교육에 대한 생각

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초등학교 코딩 교육은 디지털 시대에서 점점 더 중요해지고 있는 분야입니다. 2025년부터 초중고 코딩 교육 의무화 (YTN 기사 2022-11-10) 된다고 합니다. 이러한 결정은 앞으로 초등학교 코딩 교육의 필요성을 더욱 강조하고 있습니다.

초등학교 코딩교육의 필요성

코딩은 우리의 일상 생활과 산업에 깊숙이 뿌리를 내리고 있습니다. 인공지능 기술의 발전으로 chatGPT, Ai 로봇, Vr, 사물인식, 자율주행 자동차 등 혁신적인 기술들이 등장하고 있으며, 다양한 영역에서 기술 제품들은 모두 프로그램에 의해 작동되고 있습니다. 더욱더 발전될 다가오는 미래를 대비하고 우리가 이러한 기술들을 활용하기 위해서는 코딩을 이해하고 활용할 수 있는 능력이 필요합니다.

초등학생을 위한 코딩 교육 방법

디지털 시대에 살아가는 우리 아이들은 코딩을 배우는 것이 중요합니다. 그렇다면 초등학생들을 위한 코딩 교육 방법은 어떤 것이 있을까요?

코딩은 한 번 배우면 끝나는 것이 아니고 실습과 반복을 통해 아이들은 코딩에 익숙해질수 있도록, 아이들 자신의 아이디어를 구현하고 실험해볼 수 있는 내용으로 구성하여 재미있고 흥미로운 주제로 접근해야 하며, 코딩을 배우면서 자신의 능력을 발휘할 수 있다고 강조하고, 미래를 준비하는데 꼭 필요하다고 알려주는 것도 중요 합니다.

초등학생을 위한 코딩 교육은 재미있고 게임 형식으로 진행되는 것이 좋다.
창의적인 문제 해결 능력과 아이디어를 실현할 수 있는 환경을 제공해야 한다.
협력과 소통을 강조하여 그룹 프로젝트나 팀 작업을 통한 문제 해결을 도모해야 한다.
코딩은 반복적인 실습을 통해 익숙해지고 자신의 아이디어를 구현할 수 있는 활동으로 구성되어야 한다.
코딩은 미래를 준비하는데 필요한 역량이며, 자신감과 흥미를 갖도록 지원과 제도를 마련해야 한다.

초등학교 코딩 교육의 장점과 효과

코딩 교육은 창의성과 협력을 키우는 데에도 도움이 됩니다. 코딩은 문제를 해결하기 위해 다양한 방법을 고민하고 실험하는 과정을 요구하며, 이를 통해 학생들은 자신의 아이디어를 구체화하고 다른 사람들과 협력하여 문제를 해결하는 방법을 배울 수 있습니다. 그룹 프로젝트를 통해 학생들은 함께 문제를 해결하고 아이디어를 공유하는 경험을 할 수 있으며, 이는 학생들의 협업과 소통 능력을 향상시키는 데에 도움이 됩니다.

또한, 코딩은 순차적인 단계를 따라가며 문제를 해결하는 과정을 요구하기 때문에 학생들은 자연스럽게 문제를 작은 단위로 나누고 각 단계를 해결하는 방법을 생각하게 되고, 단계적인 논리적 사고와 문제 해결 능력을 키울 수 있습니다. 이는 학생들의 미래에도 큰 도움이 될 것입니다. 코딩 교육을 통해 학생들은 미래 직업에 대비하는 역량을 갖출 수 있습니다. 코딩을 배우고 익히는 과정에서 학생들은 IT 관련 직업에 대한 이해와 관심을 가질 수 있습니다.

초등학교 코딩 교육을 위한 우리의 준비

우리는 초등학교 코딩 교육을 더욱 더 중요하게 생각하고 학교와 교육 기관들 그리고 전문 지식을 갖춘 선생님들을 통해 코딩 교육을 강화하고 지원하는데 노력해야 합니다. 학생들이 코딩에 대한 흥미와 자신감을 가질 수 있도록 많은 전문가를 통해 제도와 지원이 마련되어야 합니다.

KNN, 서포트 벡터 머신, 의사결정 트리

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머신러닝 알고리즘은 데이터에서 패턴을 찾아내어 예측을 하거나 분류하는 등의 문제를 해결합니다. 지도학습은 레이블이 있는 데이터 셋을 통해 알고리즘으로 데이터를 구별하는 판별식을 만든 후 새로운 데이터가 어떠한 결과를 출력하는지 알아내는 학습 모델 입니다. 즉, 지도학습은 과거의 데이터를 학습해서 결과를 예측하는 방법 입니다.

‘지도학습’ 에 해당되는 세 가지 머신러닝 알고리즘 – KNN(K-Nearest Neighbors), 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine), 의사결정 트리(Decision Tree) 에 대하여 간단한 파이썬 예제를 통해 머신러닝 알고리즘에 대해 연습해볼 수 있습니다.

pip install scikit-learn numpy

1. KNN(K-Nearest Neighbors)

KNN은 지연 학습(lazy learning) 방식에 속하는 알고리즘으로, 새로운 데이터 포인트를 분류할 때 학습 데이터셋 내에서 가장 가까운 K개의 이웃 데이터를 찾습니다. 이웃들의 다수결(voting) 혹은 평균 등을 사용해 예측 결과를 도출합니다.

장점: 구현이 간단하고, 직관적이며, 파라미터 조정이 비교적 쉽습니다.
단점: 데이터가 많아지면 계산 비용이 증가하고, 이상치(outlier)에 민감할 수 있습니다.

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score

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

# 데이터를 학습용과 테스트용으로 분할 (70%:30%)
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

# KNN 분류기 생성 (k=3)
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)
knn.fit(X_train, y_train)

# 테스트 데이터로 예측 수행
y_pred = knn.predict(X_test)
print("KNN 정확도:", accuracy_score(y_test, y_pred))

2. 서포트 벡터 머신 (SVM)

SVM은 데이터를 분리하는 최적의 결정 경계(hyperplane) 를 찾는 알고리즘입니다. 특히, 클래스 간의 마진(margin)을 최대화하는 결정 경계를 도출하여 분류 성능을 향상시킵니다.

장점: 고차원 데이터에서도 효과적이며, 커널 트릭(kernel trick)을 통해 비선형 문제도 해결할 수 있습니다.
단점: 데이터의 크기가 크거나 노이즈가 많을 경우 계산 비용이 증가할 수 있고, 파라미터 튜닝이 필요합니다.

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.metrics import accuracy_score

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

# 데이터를 학습용과 테스트용으로 분할 (70%:30%)
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

# SVM 분류기 생성 (선형 커널 사용)
svm = SVC(kernel='linear', random_state=42)
svm.fit(X_train, y_train)

# 테스트 데이터로 예측 수행
y_pred = svm.predict(X_test)
print("SVM 정확도:", accuracy_score(y_test, y_pred))

3. 의사결정 트리 (Decision Tree)

의사결정 트리는 데이터를 분할하는 기준(특성)을 순차적으로 선택하여, 트리 형태의 모델을 구성합니다. 각 노드에서 데이터를 특정 기준에 따라 분할함으로써, 최종적으로 각 리프 노드에서 클래스에 대한 예측을 수행합니다.

장점: 결과 해석이 용이하고, 시각화가 가능하여 모델 이해도가 높습니다.
단점: 과적합(overfitting)에 취약할 수 있으며, 작은 변화에도 모델 구조가 크게 달라질 수 있습니다.

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score

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

# 데이터를 학습용과 테스트용으로 분할 (70%:30%)
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

# 의사결정 트리 분류기 생성
tree = DecisionTreeClassifier(random_state=42)
tree.fit(X_train, y_train)

# 테스트 데이터로 예측 수행
y_pred = tree.predict(X_test)
print("의사결정 트리 정확도:", accuracy_score(y_test, y_pred))

사실, 머신러닝은 더 깊게 들어가면 어려운 책 몇권 이상으로도 설명이 필요한 영역이지만 세 가지 모델 모두가 머신러닝을 이해하기 위한 기초적인 모델이기 때문에 간단하게 개념적으로 블로그에 올리게 되었습니다. 이론적인 배경 지식도 중요하지만, 각각의 알고리즘을 실제 데이터셋에 적용해보면서 실제로 코딩하면서 느끼는 경험을 하면 머신러닝에 좀더 쉽게 다가갈 수 있지 않을까요?

MNIST Dataset에 대하여

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MNIST는 ‘Modified National Institute of Standards and Technology’의 약자로, 미국의 표준 기술 연구소에서 생성된 원래의 NIST 데이터셋을 수정하여 만들었습니다. 이 데이터셋은 손으로 쓴 숫자들의 이미지를 포함하고 있습니다. 이 데이터셋은 기계 학습 분야의 연구에 널리 사용되며, 특히 이미지 처리를 위한 벤치마크로 사용됩니다.

MNIST 데이터 셋

MNIST 데이터셋은 총 7만 개의 이미지로 구성되어 있습니다. 각 이미지는 28×28 픽셀로 이루어져 있고, 숫자 0부터 9까지를 손으로 쓴 글씨를 담고 있습니다. 이 중 6만 개는 훈련 데이터로, 1만 개는 테스트 데이터로 사용됩니다.

MNIST 데이터셋은 약 1990년대에 Yan LeCun, Corinna Cortes, 그리고 Christopher J.C. Burges에 의해 개발되었다고 합니다. 그들이 MNIST 데이터셋을 처음 만들었을 때, 그들의 주요 목표는 기계학습 알고리즘이 얼마나 잘 작동하는지 평가하고, 다양한 알고리즘 간에 성능을 비교하는 표준적인 벤치마크를 제공하는 것이 목적 이었으나 현재는 이 데이터셋을 생성함으로써, 머신러닝의 ‘비지도학습’ 에 해당하는 알고리즘(로지스틱 회귀, 서포트 벡터 머신, 신경망 등) 을 통해서 보다 큰 규모의 데이터셋의 성능 테스트와 훈련이 가능하게 되었습니다.

데이터셋의 크기와 다양성, 그리고 쉽게 접근할 수 있는 특징 덕분에, 우리가 보통 프로그램언어를 처음 배울때 개발하는 ‘Hello, World!’ 프로그램 처럼 MNIST는 머신러닝과 딥러닝 을 배우면서 처음 시도하는 프로그래밍 이라고 생각하면 될듯합니다.

MNIST 데이터셋은 비교적 간단한 구조를 가지고 있지만, 이미지 인식(캡챠, 사물 이미지 인식 등) 분야에서의 다양한 기법을 실험하고 평가하는 데 매우 유용합니다. Keras 라이브러리를 통해 아래 짧은 코드로 간단히 수행해 볼 수 있습니다.

수행 전 tensorflow 와 keras 가 설치가 되어있지 않으면 꼭 설치해야 합니다.

pip install tensorflow keras

from keras.datasets import mnist
# MNIST 데이터셋을 로드합니다.
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = mnist.load_data()
# train_images의 shape를 출력합니다.
print(train_images.shape)  # (60000, 28, 28)이 출력됩니다.
# train_labels의 첫 10개를 출력합니다.
print(train_labels[:10])  # [5 0 4 1 9 2 1 3 1 4]와 같이 출력됩

Iris Dataset 에 대하여

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Iris 데이터셋은 통계학과 머신러닝에서 자주 사용되는 데이터셋 중 하나입니다. 이 데이터셋은 붓꽃(Iris)의 품종을 분류하기 위한 데이터셋으로, 총 세 가지 품종(Setosa, Versicolor, Virginica)의 정보가 각각 50개씩 총 150개의 샘플로 구성되어 있습니다.

Iris 데이터셋

각 샘플은 아래와 같은 네 가지 특징을 가지고 있습니다.

꽃받침(sepal)의 길이
꽃받침의 너비
꽃잎(petal)의 길이
꽃잎의 너비

Iris 데이터셋의 각 샘플은 이 네 가지 특징에 대한 수치와 그에 해당하는 붓꽃의 품종으로 구성되어 있습니다. 이 데이터셋은 각 특징들 간의 관계를 분석하거나, 머신러닝 모델을 학습시키는데 주로 사용됩니다. Iris 데이터셋은 다양한 머신러닝 알고리즘과 유용한 도구가 포함된 Scikit-learn 라이브러리를 통해서 가져 올수 있습니다.

from sklearn import datasets
iris = datasets.load_iris()

위 코드를 실행하면, Iris 데이터셋이 ‘iris’라는 변수에 저장되게 됩니다. 이후 ‘iris.data’로 데이터를, ‘iris.target’으로 타겟값(붓꽃의 품종)을 확인할 수 있습니다. pip 나 conda 명령어중 한가지 명령어를 통해 Scikit-learn을 설치할 수 있습니다.

pip 명령어 사용시

pip install scikit-learn

Conda 명령어 사용시

conda install scikit–learn

만약 설치 오류가 발생하거나 이미 ScyPi, Numpy 가 설치 되어 있다면 다음 명령어로 수행 합니다.

conda install -c conda-forge scikit-learn

참고로, Scikit-learn이 이미 설치되어 있다면, 별도로 Iris 데이터셋을 다운로드 받을 필요는 없습니다. 정상으로 설치가 되었다면 다음 소스를 통해 예제가 출력되는지 확인 해 봅니다.

from sklearn import datasets
 
# Iris 데이터셋 로드
iris = datasets.load_iris()
 
# 데이터셋에서 처음 5개의 샘플을 출력
print(“First 5 samples:”)
print(iris.data[:5])
 
# 해당 샘플들의 타겟값(붓꽃의 품종) 출력
print(“\nTarget of the samples:”)
print(iris.target[:5])

node.js 를 사용한 웹 애플리케이션 개발 가이드

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node.js 란?

node.js 는 오픈소스로서 첫 탄생은 2009년 5월 27일 처음 소개되었고 Ryan Dahl 개발자에 의해서 웹 브라우저에서 동작하는 JavaScript 엔진인 V8을 구글이 개발했던 걸 보고 영감을 받았다고 합니다. 그리고 “이것을 서버에서도 사용할 수 있을까?”라는 생각이 들었고 V8 엔진을 이용하여 JavaScript 코드를 서버에서 실행할 수 있도록 개발하기 시작했습니다. 이렇게 탄생한 것이 바로 “노드(Node.js)” 입니다. 이렇게 해서, 개발자들은 웹 브라우저에서만 사용하던 JavaScript를 이제 서버에서도 사용할 수 있게 되었습니다.

node.js는 JavaScript 런타임 환경으로, 웹 애플리케이션 개발에 매우 유용한 도구입니다. node.js는 가장 큰 특징은 비동기 처리 방식입니다. Ryan은 이 비동기 처리를 위해 이벤트 루프(event loop)와 콜백(callback) 함수를 도입했습니다. 다양한 동시 연결과 트랜젝션을 효율적으로 처리할 수 있게 되었고 놀라울 정도로 빠른 속도와 안정성 대중화로 PayPal, Netflix, Uber, LinkedIn 등 세계적으로 유명한 기업들이 node.js 를 활용하여 서비스를 제공하고 있습니다.

Ryan과 더 많은 개발자들이 더 쉽게 모듈과 라이브러리를 공유하기 위해 npm(node package manager)을 만들게 되었습니다. 이 패키지 매니저를 통해 개발자들은 수많은 모듈과 라이브러리를 손쉽게 설치하고 관리할 수 있게 되었고 의존성 관리, 종속성, 버전관리 등 다양한 패키지를 설치하고 관리할 수 있습니다.

이제 node.js를 사용하여 웹 애플리케이션을 개발하는 방법에 대하여 다음과 같이 npm 명령어를 통해 설치하는 방법 과 실제 서버를 띄우는 것 까지 연습해 보겠습니다.

1. node.js와 rpm 설치하기

첫 단계는 node.js와 npm 을 설치하는 것입니다. node.js 공식 웹사이트에서 다운로드하여 설치합니다. 설치가 완료되면 터미널 또는 명령 프롬프트에서 node -v과 npm -v 명령어로 설치 여부를 확인합니다.

2. 프로젝트 생성과 초기화

새로운 프로젝트 폴더를 생성하고, 터미널에서 해당 폴더로 이동합니다. 다음 명령어를 실행하여 프로젝트를 초기화합니다:

npm init

프로젝트에 대한 정보를 입력하면 package.json 파일이 생성됩니다.

3. express.js 프레임워크 설치

express.js는 node.js 를 사용하기 위한 웹 프레임워크 입니다. 다음 명령어를 사용하여 express.js를 설치 합니다.

npm install express

4. 간단한 웹 서버 구축 하기

새로운 파일 app.js를 생성하고 다음과 같은 코드를 입력합니다:

const express = require('express');
const app = express();
const port = 3000;

app.get('/', (req, res) => {
  res.send('Hello, World!');
});

app.listen(port, () => {
  console.log(`서버가 http://localhost:${port} 에서 실행 중입니다.`);
});

5. 웹 서버 실행하기

터미널에서 다음 명령어를 실행하여 웹 서버를 실행합니다:

node app.js

크롬 브라우저에서 http://localhost:3000으로 접속하여 “Hello, World!”가 띄워지면 성공!