차원 축소: 기술, 애플리케이션 및 과제

차원 축소는 필수 특성을 유지하면서 특성 수를 줄여 복잡한 데이터 세트를 단순화하므로 기계 학습 실무자가 대규모 특성 세트로 작업할 때 "차원성의 저주"를 피할 수 있습니다. 이 가이드는 차원 축소가 무엇인지, 사용되는 기술, 응용 프로그램, 장점과 단점을 이해하는 데 도움이 됩니다.

목차

• 차원 축소란 무엇입니까?
• 차원성 감소 기술
• 응용
• 장점
• 도전과제

차원 축소란 무엇입니까?

차원 축소는 필수 패턴과 구조를 유지하려고 노력하면서 데이터세트의 변수(또는 차원) 수를 줄이는 데 사용되는 일련의 기술을 의미합니다. 이러한 기술은 복잡한 데이터를 단순화하여 특히 기계 학습(ML)의 맥락에서 처리 및 분석을 더 쉽게 만드는 데 도움이 됩니다. 데이터를 처리하는 방법에 따라 차원 축소 방법은 감독되거나 감독되지 않을 수 있습니다.

차원 축소의 주요 목표는 귀중한 정보를 너무 많이 희생하지 않고 데이터를 단순화하는 것입니다. 예를 들어 각각 수백만 개의 픽셀로 구성된 대형 고해상도 이미지로 구성된 데이터세트를 상상해 보세요. 차원 축소 기술을 적용하면 특징(픽셀) 수를 가장 중요한 시각적 정보를 캡처하는 더 작은 새로운 특징 세트로 줄일 수 있습니다. 이를 통해 이미지의 핵심 특성을 유지하면서 보다 효율적인 처리가 가능해집니다.

차원 축소는 데이터 간소화에 도움이 되지만, 변환하지 않고 기존 특성 중에서만 선택하는 특성 선택과는 다릅니다. 이 차이점을 더 자세히 살펴보겠습니다.

특징 선택과 차원 축소

특징 선택과 차원 축소는 모두 데이터 세트의 특징 수와 데이터 볼륨을 줄이는 것을 목표로 하는 기술이지만 이 작업에 접근하는 방식은 근본적으로 다릅니다.

• 기능 선택:이 방법은 원본 데이터세트에서 기존 기능의 하위 집합을 변경하지 않고 선택합니다. 대상 변수에 대한 중요성이나 관련성을 기준으로 기능의 순위를 매기고 불필요하다고 간주되는 기능을 제거합니다. 예로는 순방향 선택, 역방향 제거, 재귀적 특징 제거와 같은 기술이 있습니다.
• 차원 축소:특징 선택과 달리 차원 축소는 원래 특징을 새로운 특징 조합으로 변환하여 데이터 세트의 차원을 줄입니다. 이러한 새로운 기능은 기능 선택과 마찬가지로 명확하게 해석할 수는 없지만 데이터에서 더 의미 있는 패턴을 포착하는 경우가 많습니다.

실무자는 이 두 가지 접근 방식의 차이점을 이해함으로써 각 방법을 언제 사용할지 더 잘 결정할 수 있습니다. 특징 선택은 해석 가능성이 핵심일 때 자주 사용되는 반면, 차원 축소는 데이터에서 숨겨진 구조를 포착하려고 할 때 더 유용합니다.

차원성 감소 기술

다른 ML 방법과 마찬가지로 차원 축소에는 특정 애플리케이션에 맞춰진 다양한 전문 기술이 포함됩니다. 이러한 기술은 선형, 비선형 및 자동 인코더 기반 방법으로 광범위하게 분류될 수 있으며 이러한 그룹에 딱 들어맞지 않는 다른 기술도 있습니다.

선형 기술

주성분 분석(PCA), 선형 판별 분석(LDA), 요인 분석과 같은 선형 기술은 선형 관계가 있는 데이터 세트에 가장 적합합니다. 이러한 방법은 계산적으로도 효율적입니다.

• PCA는고차원 데이터를 시각화하고 노이즈를 줄이는 데 사용되는 가장 일반적인 기술 중 하나입니다. 데이터가 가장 많이 변화하는 방향(또는 축)을 식별하는 방식으로 작동합니다. 데이터 포인트 클라우드에서 주요 추세를 찾는 것으로 생각하십시오. 이러한 방향을 주성분이라고 합니다.
• PCA와 유사한LDA는레이블이 지정된 범주가 있는 데이터 세트의 분류 작업에 유용합니다. 이는 데이터를 최대한 명확하게 나누는 선을 그리는 등 데이터에서 서로 다른 그룹을 분리하는 최선의 방법을 찾는 방식으로 작동합니다.
• 요인 분석은심리학과 같은 분야에서 자주 사용됩니다. 관찰된 변수가 관찰되지 않은 요인의 영향을 받는다고 가정하므로 숨겨진 패턴을 찾는 데 유용합니다.

비선형 기술

비선형 기술은 복잡한 비선형 관계가 있는 데이터 세트에 더 적합합니다. 여기에는 t-분산 확률적 이웃 임베딩(t-SNE), 아이소맵, 국소 선형 임베딩(LLE)이 포함됩니다.

• t-SNE는국소 구조를 보존하고 패턴을 드러냄으로써 고차원 데이터를 시각화하는 데 효과적입니다. 예를 들어, t-SNE는 식품의 대규모 다중 기능 데이터 세트를 주요 기능을 기반으로 유사한 식품이 함께 클러스터되는 2D 지도로 줄일 수 있습니다.
• Isomap은직선 거리가 아닌 측지선 거리(다양체를 따른 실제 거리)를 유지하므로 곡면과 유사한 데이터 세트에 이상적입니다. 예를 들어, 산이나 바다와 같은 자연적 장벽을 고려하여 지리적 영역 전체에 걸쳐 질병의 확산을 연구하는 데 사용될 수 있습니다.
• LLE는일관된 로컬 구조를 가진 데이터세트에 적합하며 인근 지점 간의 관계를 유지하는 데 중점을 둡니다. 예를 들어 이미지 처리에서 LLE는 이미지 내의 유사한 패치를 식별할 수 있습니다.

오토인코더

오토인코더는 차원 ​​축소를 위해 설계된 신경망입니다. 입력 데이터를 압축된 저차원 표현으로 인코딩한 다음 이 표현에서 원본 데이터를 재구성하는 방식으로 작동합니다. 오토인코더는 데이터에서 더 복잡하고 비선형적인 관계를 포착할 수 있으며 특정 상황에서는 t-SNE와 같은 기존 방법을 능가하는 경우가 많습니다. PCA와 달리 오토인코더는 어떤 기능이 가장 중요한지 자동으로 학습할 수 있으며, 이는 관련 기능을 미리 알 수 없는 경우 특히 유용합니다.

오토인코더는 차원 ​​축소가 해석 가능성에 어떤 영향을 미치는지 보여주는 표준적인 예이기도 합니다. 오토인코더가 선택한 다음 데이터를 재구성하는 기능과 차원은 일반적으로 큰 숫자 배열로 표시됩니다. 이러한 배열은 사람이 읽을 수 없으며 운영자가 기대하거나 이해하는 것과 일치하지 않는 경우가 많습니다.

다양한 작업에 최적화된 다양한 특수 유형의 자동 인코더가 있습니다. 예를 들어 CNN(Convolutional Neural Network)을 사용하는 Convolutional Autoencoder는 이미지 데이터 처리에 효과적입니다.

기타 기술

일부 차원 축소 방법은 선형, 비선형 또는 자동 인코더 범주에 속하지 않습니다. 예로는 특이값 분해(SVD) 및 무작위 투영이 있습니다.

SVD는 크고 희박한 데이터 세트에서 차원을 줄이는 데 탁월하며 일반적으로 텍스트 분석 및 추천 시스템에 적용됩니다.

Johnson-Lindenstrauss 보조정리를 활용하는 무작위 투영은 고차원 데이터를 처리하는 빠르고 효율적인 방법입니다. 이는 임의의 각도에서 복잡한 모양에 빛을 비추고 결과 그림자를 사용하여 원래 모양에 대한 통찰력을 얻는 것과 유사합니다.

차원 축소의 응용

차원 축소 기술은 이미지 처리부터 텍스트 분석까지 폭넓게 적용되어 보다 효율적인 데이터 처리 및 통찰력을 가능하게 합니다.

이미지 압축

차원 축소를 사용하면 고해상도 이미지나 비디오 프레임을 압축하여 저장 효율성과 전송 속도를 향상시킬 수 있습니다. 예를 들어, 소셜 미디어 플랫폼은 사용자가 업로드한 이미지를 압축하기 위해 PCA와 같은 기술을 적용하는 경우가 많습니다. 이 프로세스는 필수 정보를 유지하면서 파일 크기를 줄입니다. 이미지가 표시되면 플랫폼은 압축된 데이터에서 원본 이미지의 근사치를 신속하게 생성하여 저장 및 업로드 시간을 크게 줄일 수 있습니다.

생물정보학

생물정보학에서는 차원 축소를 사용하여 유전자 발현 데이터를 분석하여 유전자 간의 패턴과 관계를 식별할 수 있습니다. 이는 인간 게놈 프로젝트와 같은 계획 성공의 핵심 요소입니다. 예를 들어, 암 연구에서는 수천 명의 환자로부터 얻은 유전자 발현 데이터를 사용하고 각 샘플에 대해 수만 개의 유전자 활동 수준을 측정하여 극도로 고차원적인 데이터세트를 만드는 경우가 많습니다. 연구자들은 t-SNE와 같은 차원 축소 기술을 사용하여 이 복잡한 데이터를 사람이 이해할 수 있는 더 간단하고 쉽게 시각화할 수 있습니다. 이 시각화는 연구자들이 유전자 그룹을 구별하는 주요 유전자를 식별하고 잠재적으로 새로운 치료 표적을 발견하는 데 도움이 될 수 있습니다.

텍스트 분석

차원 축소는 주제 모델링 및 문서 분류와 같은 작업을 위해 대규모 텍스트 데이터 세트를 단순화하기 위해 자연어 처리(NLP)에서도 널리 사용됩니다. 예를 들어, 뉴스 수집기는 기사를 고차원 벡터로 표현하며, 각 차원은 어휘의 단어에 해당합니다. 이러한 벡터는 종종 수만 개의 차원을 갖습니다. 차원 축소 기술은 주요 주제와 단어 간의 관계를 유지하면서 수백 개의 주요 차원만 포함하는 벡터로 변환할 수 있습니다. 이러한 축소된 표현을 통해 인기 주제를 식별하고 개인화된 기사 추천을 제공하는 등의 작업이 가능해졌습니다.

데이터 시각화

데이터 시각화에서 차원 축소를 사용하면 고차원 데이터를 탐색 및 분석을 위한 2D 또는 3D 시각화로 표현할 수 있습니다. 예를 들어, 대기업의 고객 데이터를 세분화하는 데이터 과학자가 인구 통계, 제품 사용 패턴, 고객 서비스와의 상호 작용을 포함하여 각 고객에 대한 60개의 기능이 포함된 데이터 세트를 가지고 있다고 가정합니다. 다양한 고객 범주를 이해하기 위해 데이터 과학자는 t-SNE를 사용하여 이 60차원 데이터를 2D 그래프로 표현함으로써 이 복잡한 데이터 세트에서 고유한 고객 클러스터를 시각화할 수 있습니다. 한 클러스터는 사용량이 많은 젊은 고객을 나타내고, 다른 클러스터는 가끔씩만 제품을 사용하는 노년층 고객을 나타낼 수 있습니다.

차원 축소의 장점

차원 축소는 계산 효율성을 향상하고 ML 모델의 과적합 위험을 줄이는 등 여러 가지 주요 이점을 제공합니다.

계산 효율성 향상

차원 축소의 가장 중요한 이점 중 하나는 계산 효율성이 향상된다는 것입니다. 이러한 기술은 고차원 데이터를 보다 관리하기 쉬운 저차원 형식으로 변환하여 분석 및 모델링에 필요한 시간과 리소스를 크게 줄일 수 있습니다. 이러한 효율성은 실시간 처리가 필요하거나 대규모 데이터 세트가 포함된 애플리케이션에 특히 유용합니다. 저차원 데이터는 처리 속도가 더 빠르므로 추천 시스템이나 실시간 분석과 같은 작업에서 더 빠른 응답이 가능합니다.

과적합 방지

차원 축소는 ML의 일반적인 문제인 과적합을 완화하는 데 사용될 수 있습니다. 고차원 데이터에는 모델이 의미 있는 패턴보다는 노이즈를 학습하게 하여 보이지 않는 새로운 데이터로 일반화하는 능력이 저하될 수 있는 관련이 없거나 중복되는 기능이 포함되는 경우가 많습니다. 가장 중요한 특징에 초점을 맞추고 불필요한 특징을 제거함으로써 차원 축소 기술을 통해 모델은 데이터의 실제 기본 구조를 더 잘 포착할 수 있습니다. 차원 축소를 신중하게 적용하면 새로운 데이터 세트에 대한 일반화 성능이 향상되어 보다 강력한 모델이 생성됩니다.

차원 축소의 과제

차원 축소는 많은 이점을 제공하지만 잠재적인 정보 손실, 해석성 문제, 올바른 기술 및 차원 수 선택의 어려움 등 특정 과제도 함께 제공합니다.

정보 손실

정보 손실은 차원 축소의 핵심 과제 중 하나입니다. 이러한 기술은 가장 중요한 기능을 보존하는 것을 목표로 하지만 일부 미묘하지만 의미 있는 패턴이 프로세스에서 삭제될 수 있습니다. 차원을 줄이는 것과 중요한 데이터를 유지하는 것 사이에서 적절한 균형을 유지하는 것이 중요합니다. 정보 손실이 너무 많으면 모델 성능이 저하되어 정확한 통찰력이나 예측을 도출하기가 더 어려워질 수 있습니다.

해석성 문제

많은 ML 기술과 마찬가지로 차원 축소는 특히 비선형 방법의 경우 해석 가능성 문제를 일으킬 수 있습니다. 축소된 기능 세트는 기본 패턴을 효과적으로 캡처할 수 있지만 인간이 이러한 기능을 이해하거나 설명하는 것은 어려울 수 있습니다. 이러한 해석 가능성의 부족은 신뢰와 규정 준수를 위해 결정이 내려지는 방식을 이해하는 것이 중요한 의료 또는 금융과 같은 분야에서 특히 문제가 됩니다.

올바른 기술과 치수 선택

올바른 차원 축소 방법, 차원 수, 유지할 특정 차원을 선택하는 것은 결과에 큰 영향을 미칠 수 있는 주요 과제입니다. 다양한 기술은 다양한 유형의 데이터에 더 잘 작동합니다. 예를 들어 일부 방법은 비선형 또는 희소 데이터 세트에 더 적합합니다. 마찬가지로, 최적의 차원 수는 특정 데이터세트와 현재 작업에 따라 달라집니다. 잘못된 방법을 선택하거나 차원을 너무 많거나 적게 유지하면 중요한 정보가 손실되어 모델 성능이 저하될 수 있습니다. 올바른 균형을 찾으려면 해당 분야의 전문 지식, 시행착오, 신중한 검증이 필요한 경우가 많습니다.