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MATLAB으로 배우는 실전 머신러닝 마스터 클래스

cjswo134 2025. 6. 13. 09:52

실습 중심의 MATLAB 머신러닝

서론

오늘날 데이터 과학 및 머신러닝 분야는 급속하게 발전하고 있으며, 이에 따라 많은 사람들이 이 분야에 관심을 가지고 있습니다. MATLAB은 강력한 계산 능력과 다양한 툴박스를 제공하여 머신러닝을 배우고 실습하는 데 적합한 환경을 제공합니다. 이번 글에서는 초보자들이 실습 중심으로 MATLAB을 활용하여 머신러닝의 기초를 이해하고 응용할 수 있도록 도와주는 내용을 소개하고자 합니다.

MATLAB이란 무엇인가?

MATLAB은 'Matrix Laboratory'의 약자로, 수치 해석, 데이터 분석 및 시뮬레이션에 특화된 프로그래밍 언어이자 소프트웨어입니다. MATLAB은 주로 공학 및 과학 분야에서 사용되지만, 머신러닝, 딥러닝 및 데이터 분석 등 다양한 분야에서도 폭넓게 활용되고 있습니다. 특히 고급 수학과 통계를 효과적으로 다룰 수 있는 능력을 가지고 있어, 많은 연구자와 개발자들이 선호합니다.

머신러닝의 기본 개념

머신러닝 정의

머신러닝은 인공지능의 한 분야로, 컴퓨터가 명시적인 프로그래밍 없이 데이터를 통해 학습하고 예측할 수 있도록 하는 기술입니다. 다양한 알고리즘과 모델을 통해 데이터를 분석하고 패턴을 찾아내는 것이 핵심입니다.

머신러닝의 종류

  • 지도 학습(Supervised Learning): 이미 알고 있는 결과 값을 바탕으로 모델을 학습하는 방법입니다. 예를 들어, 꽃의 종류를 예측하기 위해 꽃의 특징(길이, 너비 등)과 해당 꽃의 종류를 레이블로 제공하는 경우가 해당됩니다.
  • 비지도 학습(Unsupervised Learning): 주어진 데이터만 가지고 클래스나 레이블을 분류하는 방법입니다. 클러스터링 기법이 대표적입니다.
  • 강화 학습(Reinforcement Learning): 에이전트가 환경과 상호작용하며 보상을 최대화하는 방향으로 학습하는 방법입니다. 게임 AI에서 많이 사용됩니다.

MATLAB 설치 및 설정

MATLAB 설치하기

MATLAB을 설치하는 방법은 다음과 같습니다:

  • MATLAB 공식 웹사이트에 접속하여 계정을 만듭니다.
  • 라이센스를 구매하고 다운로드 링크를 받습니다.
  • 다운로드한 설치 파일을 실행하여 설치를 진행합니다.

MATLAB 환경 설정

설치가 완료된 후, MATLAB을 실행하면 기본 환경이 나타납니다. 초기 화면에서는 다음과 같은 기능을 사용할 수 있습니다:

  • 명령 창: 코드를 입력하고 즉시 실행 결과를 확인 할 수 있는 장소입니다.
  • 작업 공간: 변수와 함수의 상태를 보여줍니다.
  • 파일 브라우저: 프로젝트 파일과 스크립트를 관리할 수 있습니다.

기본적인 MATLAB 프로그래밍

변수와 데이터 타입

MATLAB에서는 다양한 데이터 타입을 지원합니다:

  • 스칼라(Scalar): 단일 숫자 값입니다.
  • 벡터(Vector): 일차원 배열입니다.
  • 행렬(Matrix): 이차원 배열입니다.
  • 셀 배열(Cell Array): 다양한 데이터 형식을 담을 수 있는 배열입니다.

기본적인 연산자

  • 산술 연산자: +, -, *, / 등의 기본적인 계산을 수행합니다.
  • 논리 연산자: &, |, ~ 등의 조건식 논리를 다룹니다.
  • 관계 연산자: ==, ~=, >, <, >=, <= 등을 사용하여 값을 비교합니다.

MATLAB에서의 머신러닝 구현

데이터 준비

머신러닝의 첫 단계는 데이터를 준비하는 것입니다. MATLAB에서는 여러 방법으로 데이터를 가져올 수 있습니다:

  • CSV 파일에서 데이터 가져오기: readtable 함수 사용
  • Excel 파일에서 데이터 가져오기: xlsread 함수 사용
  • MAT 파일에서 데이터 가져오기: load 함수 사용

모델 훈련

데이터가 준비되면 머신러닝 모델을 훈련할 수 있습니다. MATLAB에서는 다음과 같은 기본 머신러닝 알고리즘을 사용할 수 있습니다:

  • K-최근접 이웃(KNN): K개의 이웃을 기반으로 예측합니다.
  • 결정 트리(Decision Tree): 데이터를 분할하여 결정 규칙을 학습합니다.
  • 서포트 벡터 머신(SVM): 데이터를 두 개의 클래스 사이에 최대 마진으로 분리합니다.

모델 평가

훈련된 모델의 성능을 평가하는 것이 중요합니다. 일반적으로 다음과 같은 방법을 사용합니다:

  • 혼동 행렬(Confusion Matrix): 예측 결과와 실제 결과를 비교하여 평가합니다.
  • 정확도(Accuracy): 올바르게 예측한 데이터의 비율입니다.
  • 정밀도(Precision) 및 재현율(Recall): 모델의 신뢰성과 민감도를 측정합니다.

머신러닝 실습 예제

예제: 붓꽃 데이터 분류하기

붓꽃(Iris) 데이터셋은 머신러닝에서 널리 사용되는 예제입니다. 이 데이터를 사용하여 붓꽃의 종류를 예측하는 간단한 모델을 구축해 보겠습니다.

1단계: 데이터 가져오기

data = readtable('iris.csv'); 
features = data(:, 1:4);
labels = data(:, 5);

2단계: 데이터 나누기

cv = cvpartition(labels, 'HoldOut', 0.2);
trainData = features(training(cv), :);
trainLabels = labels(training(cv), :);
testData = features(test(cv), :);
testLabels = labels(test(cv), :);

3단계: 모델 훈련

model = fitcknn(trainData, trainLabels, 'NumNeighbors', 5);

4단계: 모델 평가

predictions = predict(model, testData);
confusionMatrix = confusionmat(testLabels, predictions);
accuracy = sum(diag(confusionMatrix)) / sum(confusionMatrix(:));
disp(['Accuracy: ', num2str(accuracy)]);

결론

이 글을 통해 초보자들이 실습을 통해 MATLAB을 활용한 머신러닝의 기초를 익힐 수 있도록 안내하였습니다. 머신러닝은 방대한 분야이므로, 지속적인 학습과 실습이 중요합니다. MATLAB을 통해 실습 중심으로 머신러닝을 배우면서 데이터 과학의 세계에 한 걸음 더 다가가기를 바랍니다.

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