룰베이스 또는 규칙 기반 학습(Rule-based Learning)이라는 용어를 들어 보셨나요?
보통 머신 러닝(Machine Learning)과 차이점에 대해 궁금해 하는데요. 이 두 학습 기법 간에는 중요한 차이점이 존재합니다. 이 글에서는 이 주제를 다루게 된 배경과 각 기법의 특성, 장단점을 함께 살펴보겠습니다.
두 기술의 차이점에 대한 오해
“규칙 기반 학습과 머신 러닝은 같은 것 아닌가요?”라는 질문은 최근에 듣게 됐습니다. 하지만 두 학습 방식은 서로 다른 강점과 한계가 명확합니다. 그렇기 때문에 구분하여 이해하는 것이 중요합니다. 규칙 기반 학습과 머신 러닝은 모델을 생성하는 방식에서 근본적인 차이를 보입니다.
규칙 기반은 어떻게 시작했을까요? 머신러닝이 나오기 전에 통계 학자들은 규칙 기반으로 많은 일을 했습니다. 그리고 또 한 가지는 빅데이터 초기 시절에 데이터 분석가가 매우 부족했습니다. 당시에는 데이터 분석가들이 머신러닝에 익숙하지 않아 규칙 기반 학습 기법을 많이 사용했습니다.
규칙 기반 학습은 통계적 분석 결과를 기반으로 규칙을 만들어 적용하는 방식이었죠. 이후 머신 러닝과 딥러닝의 대중화가 이루어지면서 많은 기술들이 발전해왔습니다. 그러면 이제 규칙 기반 학습과 머신 러닝의 차이점을 자세히 알아보겠습니다.
규칙 기반 학습 (Rule-based Learning)
규칙 기반 학습은 미리 정의된 규칙을 데이터에 적용하는 알고리즘입니다. 예를 들어, “만약 X 조건이 만족하면 Y 작업을 수행하라”는 식의 규칙이 해당됩니다.
이 방식은 비즈니스에 대한 경험이나 지식이 필요합니다. 예를 들어, 금융사기 등 이상 탐지 시스템에서 특정 행동 패턴을 인식하게 설정하는 규칙으로 활용할 수 있습니다.
장단점
| 구분 | 항목 | 설명 |
| 장점 | 해석 용이 | 개발 및 유지보수가 쉽고, 왜 특정 결정을 내렸는지 설명이 가능합니다. |
| 통제 가능 | 전문가의 도메인 지식을 활용하여 세부적인 규칙을 생성할 수 있습니다. | |
| 단점 | 유연성 부족 | 복잡한 패턴을 처리하는 데 한계가 있습니다. |
| 유지보수 어려움 | 데이터 패턴이 변할 때마다 규칙을 업데이트해야 합니다. |
머신 러닝 (Machine Learning)
반면, 머신 러닝은 데이터로부터 규칙을 학습하는 기법입니다. 모델을 훈련(training)시켜 데이터 간의 패턴을 찾아냅니다. 이 방식은 기계가 자동적으로 최적의 답안을 찾는다고 해서 ‘기계 학습’ 이라고 부릅니다.
예를 들어, 이메일 스팸 필터링 시스템에서는 스팸 이메일과 정상 이메일을 구분하는 패턴을 학습하게 됩니다. 우리가 사용하는 알고리즘은 머신러닝 기반이라고 생각하면 됩니다.
장단점
| 구분 | 항목 | 설명 |
| 장점 | 복잡한 패턴 학습 가능 | 대규모 데이터로부터 복잡한 패턴을 성공적으로 학습할 수 있습니다. |
| 자동화된 업데이트 | 새로운 데이터를 추가하여 모델을 지속적으로 개선할 수 있습니다. | |
| 단점 | 해석의 어려움 | 결과 해석이 어려울 수 있으며, “블랙 박스” 문제로 인해 특정 결정의 이유를 설명하기 어렵습니다. |
| 데이터 의존성 | 많은 양의 라벨링된 훈련 데이터가 필요하며, 데이터 품질이 중요합니다. |
마무리
규칙 기반 기법은 데이터 분석 초창기에 많이 활용되었고, 여전히 추천 시스템 등 특정 도메인에서는 유용합니다. 비즈니스 규칙을 만들어 적용해야 할 때 유용하며, 데이터 패턴이 복잡할수록 머신 러닝이 더 적합합니다. 또한, 최신 데이터에 따라 모델을 지속적으로 업데이트하는 머신 러닝의 장점도 큽니다.
중요한 것은 문제의 본질과 요구 사항을 고려하여 가장 적합한 방법을 선택하는 것입니다. 두 기법의 적절한 조합을 통해 최적의 솔루션을 도출할 수 있습니다.
여러분의 프로젝트나 일상 업무에서 어떤 기법이 더 적합할지 고민해보시기 바랍니다. 어떠한 접근 방식을 선택하든, 데이터 분석의 성공은 결국 문제를 얼마나 잘 정의하고 해결하느냐에 달려 있습니다.
과대적합(overfitting) vs 과소적합(underfitting):모델이 너무 똑똑하거나, 너무 멍청하다면?
