머신러닝 모델 소개 (6) - 다층 퍼셉트론 (Multilayer Perceptron)

 

머신러닝 모델 소개 시리즈의 여섯 번째 글입니다. 다층 퍼셉트론(Multi-layer Perceptron, MLP)은 인공 신경망의 한 종류로, 여러 개의 은닉층(hidden layer)으로 이루어진 다층 구조 분류 모델입니다. 다층 퍼셉트론은 복잡한 비선형 관계를 학습할 수 있으며, 다양한 분류 문제에 적용할 수 있습니다. 이번에는 다층 퍼셉트론의 기본 개념을 소개하고, 파이썬의 Scikit-learn 라이브러리를 사용하여 실제 데이터에 다층 퍼셉트론을 적용하는 방법을 알아보겠습니다. 

 

1. 모델 설명

    다층퍼셉트론(Multi-layer Perceptron, MLP)은 인공 신경망의 한 종류로, 여러 개의 은닉층과 출력층으로 구성된 분류 모델입니다. 다층퍼셉트론은 복잡한 비선형 관계를 학습할 수 있어서 이미지 분류, 텍스트 분류, 음성 인식 등 다양한 분야에서 활용됩니다. 다층퍼셉트론은 기본적으로 입력층, 은닉층, 출력층으로 구성됩니다. 입력층은 데이터의 특성(feature)을 나타내는 뉴런들로 구성되며, 은닉층은 중간 계산 단계로써 입력층과 출력층 사이에 위치합니다. 은닉층은 여러 개의 뉴런으로 구성되어 있으며, 각 뉴런은 입력 신호에 가중치를 곱한 후 활성화 함수(activation function)를 통과시킵니다. 출력층은 최종 예측 결과를 나타내는 뉴런들로 구성되며, 일반적으로 분류 문제에서는 클래스(class)에 대한 확률값을 출력합니다.

    아래 그림은 다층 퍼셉트론의 예시를 보여줍니다. 입력층 1개, 은닉층 6개, 출력층 1개로 이루어져 있습니다. 입력층에는 7개의 뉴런이 존재하므로 데이터 특성을 7개 고려한다는 뜻입니다. 각 은닉층은 512개의 뉴런이 존재합니다. 마지막으로 출력층에는 2개의 뉴런이 존재하므로 최종 결과물로써 2개의 클래스가 있다는 뜻입니다.

 

다층 퍼셉트론 예시

 

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    다층퍼셉트론은 역전파(backpropagation) 알고리즘을 통해 가중치를 조정하며 학습합니다. 역전파는 출력과 정답 간의 오차를 역방향으로 전파하여 각 층의 가중치를 조정하는 과정을 반복합니다. 이 과정을 통해 모델이 예측을 향상시키고 입력 데이터에 대한 적절한 가중치를 학습합니다. 다층퍼셉트론은 복잡한 문제에 대해서도 좋은 성능을 발휘할 수 있지만, 데이터세트의 크기가 크고 특성의 개수가 많은 경우에는 과적합(Overfitting)에 주의해야 합니다. 과적합을 방지하기 위해 규제(regularization) 기법을 사용하거나, 특성 선택 및 차원 축소 기법을 적용할 수 있습니다.

 

 

2. Scikit-learn 라이브러리를 활용한 다층 퍼셉트론 사용 방법

    Scikit-learn을 사용하여 다층퍼셉트론 모델을 구축할 때, 'MLPClassifier' 클래스를 활용합니다. 이 클래스는 다양한 매개변수를 제공하여 모델을 세부적으로 조정할 수 있습니다. 예를 들어, 은닉층의 개수와 뉴런의 수, 활성화 함수, 최적화 알고리즘, 학습률 등을 설정할 수 있습니다. 이러한 매개변수를 조정하면 모델의 성능과 학습 속도를 조절할 수 있습니다. Scikit-learn은 다층퍼셉트론을 구현한 다양한 클래스와 함수를 제공합니다. 다층퍼셉트론을 사용하기 위해 필요한 라이브러리를 임포트합니다.

from sklearn.neural_network import MLPClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score

    Scikit-learn에는 다양한 내장 데이터세트가 제공되며, 그 중에서 분류 작업에 자주 사용되는 'load_iris' 함수를 사용하여 붓꽃(iris) 데이터세트를 로드할 수 있습니다.

 

from sklearn import datasets

# 붓꽃 데이터셋 로드
iris = datasets.load_iris()

# 독립 변수와 종속 변수 분리
X = iris.data
y = iris.target

 

    데이터를 학습용과 테스트용으로 나누는 것이 중요합니다. Scikit-learn의 'train_test_split' 함수를 사용하여 데이터를 나눌 수 있습니다. 아래 코드에서 'test_size=0.2'란 테스트 데이터세트를 전체 데이터세트의 20%로 설정한다는 뜻입니다. 또한, 'random_state=42'는 코드의 재현성을 확보하기 위한 설정입니다. 만약 'random_state'가 특정 숫자로 정의되어 있지 않으면, 코드를 실행할 때마다 학습 데이터세트와 테스트 데이터세트의 데이터가 달라집니다. 'random_state'의 숫자는 0 이상의 정수로 아무 숫자를 사용해도 괜찮습니다.

 

# 학습용 데이터와 테스트용 데이터 분리
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

 

    다층퍼셉트론 모델을 만들고 학습시키는 작업을 수행합니다. Scikit-learn의 'MLPClassifier' 클래스를 사용하여 모델을 초기화하고 'fit' 메서드를 사용하여 모델을 학습시킵니다.

 

# 다층퍼셉트론 모델 초기화
model = MLPClassifier()

# 모델 학습
model.fit(X_train, y_train)

 

    모델 학습이 완료되면, 테스트 데이터를 사용하여 예측을 수행하고 모델의 성능을 평가할 수 있습니다.

 

# 테스트 데이터 예측
y_pred = model.predict(X_test)

# 정확도 계산
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)

print("Accuracy:", accuracy)

 

    위 코드에서는 'MLPClassifier' 클래스를 사용하여 다층퍼셉트론 모델을 초기화하고, 'fit' 메서드를 사용하여 모델을 학습시킵니다. 학습이 완료된 모델을 사용하여 테스트 데이터를 예측하고, 'accuracy_score' 함수를 사용하여 예측 결과의 정확도를 계산합니다.

    이 예시에서는 Scikit-learn에 내장된 붓꽃 데이터세트를 사용하여 다층퍼셉트론 모델을 학습하고 예측하는 방법을 보여주었습니다. Scikit-learn의 다층퍼셉트론 클래스와 관련 함수를 사용하면 간편하게 다층퍼셉트론 모델을 구축하고 데이터를 분석할 수 있습니다. 이를 통해 데이터 분류 작업에 다층퍼셉트론을 적용하여 다양한 문제를 해결할 수 있습니다.

 

머신러닝 모델 소개 시리즈

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2023.07.11 - [인공지능, 머신러닝, 딥러닝] - 머신러닝 모델 소개 (6) - 다층 퍼셉트론 (Multilayer Perceptron)