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주요 특징 추출 방법

특징 추출 방법은 모델의 구조에 따라 다르게 적용됩니다.


1. 특징 엔지니어링​

머신러닝 초기에는 사람이 직접 데이터를 분석하여 유용한 특징을 선택하는 특징 엔지니어링(Feature Engineering)을 수행했습니다.

특징 엔지니어링은 머신러닝 모델에 따라 다음과 같은 방법으로 수행됩니다.

  • 이미지 처리: 경계선(edge) 감지, 색상 히스토그램 분석

  • 자연어 처리: 단어 빈도, 문장 길이

특징 엔지니어링은 모델의 성능을 높이는 데 중요하지만, 데이터의 복잡성이 증가함에 따라 자동화된 방법이 필요해졌습니다.


2. 딥러닝 활용​

딥러닝에서는 신경망이 데이터를 입력받아 자동으로 특징을 학습합니다. 대표적인 방법은 다음과 같습니다.

  • CNN (합성곱 신경망, Convolutional Neural Network): 이미지에서 경계선, 질감, 형태 등의 특징을 자동으로 추출

  • RNN (순환 신경망, Recurrent Neural Network): 시간에 따른 패턴을 학습하여 음성이나 텍스트 데이터를 분석

  • 트랜스포머 (Transformer): 자연어 처리에서 문맥을 분석하여 중요한 단어를 파악

딥러닝은 데이터의 복잡성에 따라 다양한 특징을 스스로 학습하며, 사람이 직접 특징을 선택할 필요가 없습니다.


특징 추출과 신경망 구조​

특징 추출 과정은 신경망의 층과 밀접한 관계가 있습니다.

  • 입력층 (Input Layer): 원본 데이터를 그대로 받아 전달

  • 합성곱층 (Convolutional Layer): 필터를 사용해 지역적인 특징을 추출

  • 풀링층 (Pooling Layer): 불필요한 정보를 제거하고 중요한 특징만 유지

  • 완전 연결층 (Fully Connected Layer): 최종적으로 특징을 기반으로 분류나 예측 수행

예를 들어 CNN에서는 초기 합성곱층이 단순한 선과 모서리를 감지하고, 깊은 층으로 갈수록 객체의 형태와 복잡한 패턴을 학습하게 됩니다.

CNN을 활용한 특징 추출
초기 층: 선과 모서리 감지
중간 층: 복잡한 패턴 학습
최종 층: 전체 객체의 형태 파악

이렇게 층이 깊어질수록 점점 더 추상적인 특징을 학습하여 강력한 표현력을 갖게 됩니다.


특징 추출이 중요한 이유​

특징 추출은 머신러닝과 딥러닝 모델의 성능을 결정하는 핵심 과정입니다. 특징이 잘 추출되면 모델이 적은 데이터로도 높은 정확도를 유지할 수 있으며, 학습 속도도 개선됩니다.

또한, 신경망이 어떤 특징을 학습하는지를 분석하면 모델의 해석 가능성(Explainability)을 높일 수 있습니다.

예를 들어, CNN이 이미지의 어느 부분을 중요하게 보는지를 시각화하면 모델이 어떤 기준으로 판단하는지 이해할 수 있습니다.


특징 추출은 AI 모델이 데이터를 효과적으로 학습하는 데 필수적인 과정입니다.

다음 수업에서는 은닉층의 깊이가 모델 성능에 미치는 영향에 대해 알아보겠습니다.

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