인공지능의 데이터 분류와 그룹화
K-NN과 K-Means
우리는 인공지능(AI)이 세상을 바꾸고 있다는 이야기를 많이 듣습니다. 복잡하고 어렵게만 느껴지는 인공지능 뒤에는 데이터를 이해하고 활용하는 다양한 알고리즘들이 숨어있습니다. 그중에서도 특히 데이터를 분류하고 그룹화하는 데 유용하게 쓰이는 두 가지 중요한 알고리즘, 바로 K-NN(K-최근접 이웃 알고리즘)과 K-Means(K-평균 알고리즘)에 대해 쉽게 알아보겠습니다.
너의 이웃을 보면 너를 알 수 있다, K-NN
K-NN(K-Nearest Neighbors), 즉 K-최근접 이웃 알고리즘은 우리가 새로운 것을 마주했을 때 "가장 가까운 친구들을 보면 그 친구가 어떤 사람인지 알 수 있다"는 생각과 비슷합니다. 이 알고리즘은 특정 데이터를 정해진 클래스(그룹)에 따라 '분류'하는 데 사용되는 '지도 학습' 방식입니다. 여기서 '지도 학습'이라는 말은 우리가 이미 정답을 알고 있는 데이터(예: 농구 동아리 친구들, 독서 동아리 친구들)를 가지고 인공지능을 훈련시킨다는 의미입니다.
K-NN(K-Nearest Neighbors)예를 들어, 새로 전학 온 친구가 어떤 운동을 좋아하는지 알고 싶다고 해봅시다. 이 친구가 가장 친하게 지내는 5명(여기서 'K'는 5)의 친구들을 살펴봤더니, 3명은 농구를 좋아하고 2명은 축구를 좋아한다는 것을 알게 되었습니다. 그럼 우리는 이 전학생이 농구를 더 좋아할 것이라고 예측해 볼 수 있습니다. 이처럼 K-NN은 새로운 데이터(전학생)가 주어지면, 해당 데이터와 가장 가까운 K개의 이웃을 찾고, 이 이웃들이 속한 클래스 중에서 가장 많은 클래스로 새로운 데이터를 분류하는 방식입니다.
K-NN은 온라인 쇼핑몰에서 상품을 추천할 때도 유용하게 쓰입니다. 예를 들어, 내가 구매한 상품과 비슷한 상품을 구매했던 다른 고객들을 찾아, 그 고객들이 좋아했던 다른 상품들을 나에게 추천해 줄 수 있습니다. 또 다른 예시로는, 환자의 증상을 바탕으로 과거 유사한 증상을 보였던 환자들의 진단 결과를 참고하여 이 환자의 질병을 예측하는데 사용할 수도 있습니다. 이처럼 K-NN은 모델을 다시 만들 필요 없이 새로운 데이터를 바로 적용할 수 있어 효율적입니다.
숨겨진 그룹을 찾아라!, K-Means
K-Means(K-Means Clustering), 즉 K-평균 알고리즘은 K-NN과는 조금 다릅니다. 이 알고리즘은 "친구들을 비슷한 성향끼리 몇 개의 그룹으로 나누고 싶다"는 목표를 가지고, 미리 정해진 그룹이 없는 상태에서 데이터를 '그룹화'하는 '비지도 학습' 방식입니다. 여기서 '비지도 학습'은 인공지능이 정답 없이 스스로 데이터에서 패턴이나 규칙을 찾아 그룹을 나눈다는 의미입니다.
K-Means(K-Means Clustering)예를 들어, 우리 학교 전체 학생들을 비슷한 관심사를 가진 4개의 그룹(여기서 'K'는 4)으로 나누고 싶다고 상상해 보세요. 학생들의 취미, 좋아하는 과목, 방과 후 활동 같은 다양한 데이터를 가지고 K-Means 알고리즘을 사용하면, 비슷한 특징을 가진 학생들이 자동으로 묶여 새로운 그룹들이 만들어집니다. 이렇게 만들어진 그룹을 통해 우리는 학생들이 어떤 활동을 선호하는지, 어떤 콘텐츠를 제공해야 할지 등을 파악할 수 있게 됩니다.
K-Means는 기업에서 고객들을 구매 기록이나 방문 빈도 같은 데이터를 분석하여 비슷한 성향의 고객들로 여러 그룹을 나눌 때 흔히 사용됩니다. 이렇게 나뉜 고객 그룹에 맞춰 각기 다른 마케팅 전략을 세울 수 있습니다. 또는 이미지에 있는 수많은 색상 중 대표적인 몇 가지 색상을 추출하여 이미지 파일 크기를 줄이거나, 수많은 뉴스 기사들을 주제별로 자동으로 묶는 데도 활용될 수 있습니다. 심지어 정상적인 데이터에서 벗어난 '이상한' 데이터(이상치)를 찾아내는 데도 사용되어, 기계의 비정상적인 작동을 감지하거나 금융 사기를 탐지하는 데 기여하기도 합니다.
왜 이 두 알고리즘이 중요할까요?
K-NN과 K-Means는 인공지능 알고리즘의 가장 기본적이면서도 강력한 도구들입니다. K-NN은 명확한 기준에 따라 새로운 데이터를 '분류'하는 데 뛰어나고 , K-Means는 복잡한 데이터 속에서 숨겨진 패턴을 찾아 의미 있는 '그룹'을 만들어내는 데 탁월합니다. 이 두 알고리즘은 데이터를 이해하고, 예측하고, 더 나은 의사결정을 내리는 데 필수적인 역할을 합니다. 우리의 일상생활 속 수많은 편리함 뒤에는 이처럼 데이터를 똑똑하게 분류하고 그룹화하는 인공지능 알고리즘들이 숨어 있다는 사실, 놀랍지 않나요?
