Linear Classification(선형모델)은 무엇인가?

선형 분류는 주어진 데이터를 분류하기 위해 선형 경계를 찾아내는 것입니다. 이때 선형 경계는 데이터 공간에서 데이터를 분류하는 선, 평면 또는 초평면입니다. 이러한 선형 경계를 찾기 위해 우리는 최적화 기술을 사용하여 주어진 입력 데이터를 가장 잘 분류하는 가중치와 절편을 학습합니다.

예를 들어, 2차원 입력 데이터가 있다고 가정해봅시다. 이 데이터는 클래스 0과 클래스 1로 분류됩니다. 이 경우, 선형 분류기는 입력 데이터 공간에서 클래스 0과 클래스 1을 나누는 선을 찾아냅니다. 이때, 선의 방정식은 y = mx + b로 나타낼 수 있습니다. 여기서 m은 기울기, b는 y 절편입니다. 이 기울기와 y 절편을 결정하는 것이 선형 분류기의 목표입니다.

선형 분류기는 입력 데이터의 차원이 증가하면서, 선 대신 평면 또는 초평면을 찾아내야 합니다. 예를 들어, 3차원 입력 데이터가 있다면, 선형 분류기는 입력 데이터를 분류하기 위해 3차원 공간에서 평면을 찾아내야 합니다.

선형 분류기의 장점 중 하나는 그 결과를 해석하기 쉽다는 것입니다. 예를 들어, 입력 데이터가 어떤 특성에 더 많은 영향을 받는지를 알 수 있습니다. 이 정보를 활용하여 데이터의 특성을 개선하거나 추가적인 특성을 수집할 수 있습니다.

하지만, 선형 분류기의 단점 중 하나는 데이터가 비선형적인 경우 분류 성능이 저하될 수 있다는 것입니다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 다른 분류 방법, 예를 들어 비선형 분류 방법 중 하나인 SVM을 사용해야 할 수 있습니다.

또한, 선형 분류기는 데이터의 특성 중 하나가 다른 특성보다 더 큰 영향을 미치는 경우, 이를 고려하지 않는다는 단점이 있습니다. 이러한 문제는 데이터 스케일링을 통해 해결할 수 있습니다. 데이터 스케일링은 각 특성의 범위를 동일하게 맞추는 것을 의미합니다.

따라서, 선형 분류는 간단하고 해석하기 쉽지만, 비선형적인 문제에 대해선 성능이 제한될 수 있습니다. 이러한 한계를 극복하기 위해 다양한 변형 기법들이 제안되었는데, 대표적인 것이 다중 계층 퍼셉트론(multi-layer perceptron, MLP)입니다.

MLP는 여러 개의 은닉층을 가진 인공 신경망으로, 선형 분류기보다 더 복잡한 비선형적인 문제에 대해서도 분류를 할 수 있습니다. 각 은닉층은 입력층과 출력층 사이에 있으며, 각 은닉층은 여러 개의 뉴런을 가지고 있습니다. 이렇게 여러 개의 은닉층을 쌓아서 구성된 신경망을 딥러닝(deep learning)이라고 합니다.

MLP는 기본적으로 선형 분류기에서 사용되는 가중치와 절편을 학습하는 방식과 유사합니다. 다만, MLP는 가중치와 절편을 여러 개의 층에 걸쳐서 학습합니다. 이때, 각 층마다 활성화 함수를 적용하여 비선형성을 추가합니다. 대표적인 활성화 함수로는 시그모이드 함수, ReLU 함수 등이 있습니다.

MLP를 비롯한 딥러닝 기술은 대량의 데이터를 다루는 데 있어서 탁월한 성능을 보이고 있으며, 컴퓨팅 파워가 높아짐에 따라 더욱 발전하고 있습니다.