확률적 프로그래밍과 머신러닝 : 확률 모델링의 개념과 활용 사례
확률적 프로그래밍이란
확률적 프로그래밍은 머신러닝에서 사용되는 확률 모델링을 구현하기 위한 프로그래밍 기술입니다.
확률적 프로그래밍 언어
확률적 프로그래밍을 위한 여러가지 프로그래밍 언어가 그동안 개발되어 왔었습니다. Pyro, Stan, Infer.NET, Anglican 이 그 중 대표적인 언어입니다.
대표적 언어 살펴보기
1. Pyro
Pyro는 신경망신경망과 결합 자유도(Freedom of Combination)가 높은 베이지안 인공지능(AI) 라이브러리입니다. 확률 모델링과 딥러닝이 결합된 Pyro는 머신러닝 문제 해결을 위한 유연하고 확장 가능한 플랫폼입니다. Pyro는 Facebook AI Research (FAIR)에서 운영 및 개발하고 있으며, 베이지안 인공지능 모델링, 적은 양의 데이터셋을 가지고 실행되는 모델링 문제 등에 적합합니다.
2. Stan
Stan은 베이베이지안 통계 모델링을 위한 통계 계산 엔진입니다. Stan은 C++로 작성되어 있으며, 빠른 성능과 정확성을 보장합니다. 머신러닝에서의 데이터 예측, 의학 분야의 예측 모델링, 과학 연구에서의 실험 분석 등 다양한 분야에서 사용됩니다.
3. Infer.NET
Infer.NET 은 닷넷 기반의 확률적 프로그래밍 언어로, Microsoft Research가 지원합니다. Infer.NET은 머신러닝의 모델링과 데이터 분석에 사용되며, 주로 새로운 모델링을 개발하여 사용하는 과학 연구나, 기업이 보유한 고유 데이터를 기반으로 예측 모델링을 하고자 하는 기업과 같은 사용자에게 적합합니다.
4. Anglican
Anglican 은 베베이지안 모델링 및 추론을 위한 프로그래밍 언어로, 업계에서 가장 인기 있는 슈퍼컴퓨터 클러스터 운영체제인 Linux에 최적화되어 있습니다. Anglican은 머신러닝 예측 모델링에서 가장 많이 적용됩니다.
각각의 언어는 서로 다른 목적과 특성을 가지고 있으므로, 사용 목적과 개발 구성원의 능력에 맞게 선택하시면 됩니다.
확률적 모델
확률 모델링은 베이지안 추론과 MCMC(Markov Chain Monte Carlo) 방식을 사용하여 다양한 분야에서 모델링이 가능합니다. 의학 분야에서는 혈액 검사 데이터의 분석으로 질병 발생률을 예측하는 등 예측 모델링에서 많이 사용되고 있으며, 주가 등의 데이터 예측에서도 활용됩니다.
사례
확률적 프로그래밍을 사용한 예측 모델링, 의학 분야에서의 혈액 검사, 주가 예측 등이 있습니다.또한 다양한 분야에서 예측 모델링 등의 모델링에 활용됩니다.
아래는 확률적 프로그래밍 언어별로 그 활용 사례를 다뤄본 예시입니다.
1.Pyro를 사용한 확률적 모델링 사례
구글 브레인 팀에서 개발한 WaveNet 을 사용한 음성 합성은 Pyro 를 이용한 확률 모델링을 통해 구현됐습니다. 확률모델링 방식을 이용하면 보편적인 음성 출력 방식과 다르게, 보다 자유로운 음성 합성이 가능하게 됩니다약품 개발 연구를 위한 실험 설계 방법론 개발에 이용됐습니다.
2. Infer.NET 을 사용한 확률적 모델링 사례
마이크로소프트 리서치의 Infer.NET을 활용해 여러 개의 교차하는 변수 사이의 관계를 찾는 연구가 진행됐습니다. 이를 통해 더욱 정확한 예측 모델링이 가능하게 됐습니다.
3. Anglican 을 사용한 확률적 모델링 사례
주식 시장의 변동성 예측예측은 Anglican을 사용한 확률적 모델링 결과를 이용하여 구현됩니다. 이를 통해 기존 예측 모델보다 더 정확한 예측 모델링이 가능하게 됐습니다. 확률적 프로그래밍 언어를 활용하여 다양한 분야에서 수많은 연구 및 응용 사례가 진행 중에 있습니다. 이들은 향후 인공지능, 기계학습, 예측 모델링 등 다양한 기술 분야에서 활용될 것으로 기대됩니다.
머신러닝과 확률적 프로그래밍
머신러닝과 확률 모델링 머신러닝은 데이터를 기반으로 모델을 학습하고 예측 결과를 도출하는 기술입니다. 확률 모델링은 불확실성을 고려한 모델링으로, 이를 머신러닝 학습에 사용할 수 있습니다.
확률 모델링을 통한 머신러닝 예측 정확도 개선 머신러닝은 확률 모델링을 통해서 불확실성을 고려할 수 있는 결과 예측을 할 수 있습니다. 이를 통해 모델링을 개선하여 더 높은 예측 정확도를 도출할 수 있습니다.
머신러닝과 확률적 프로그래밍의 활용 데이터 예측, 자연어 처리, 이미지 분류 등 다양한 분야에서 머신러닝과 확률적 프로그래밍이 활용되고 있습니다. 구글 번역 서비스와 같은 NLP 서비스에서도 확률 모델링을 사용한 머신러닝이 적용된 사례가 있습니다.
종합
이번 글에서는 글에서는 확률적 프로그래밍과 머신러닝을 다루어보았습니다. 확률적 모델링의 개념과 확률적 프로그래밍 언어에 대한 설명, 그리고 기존의 머신러닝과 확률 모델링의 차이와 이들을 합쳐 사용한 사례 등도 흥미있게 읽어보셨기를 바랍니다. 확률적 프로그래밍과 머신러닝 기술의 발전이 꾸준히 이루어져야 우리 삶의 질이 더욱 개선될 수 있을 것 입니다.
참고문헌
※ G. Hinton, "A Practical Guide to Training Restricted Boltzmann Machines," Neural Networks: Tricks of the Trade, Lecture Notes in Computer Science, Volume 7700, 2012, pp 599-619.
※ D. Blei, "Probabilistic Topic Models," Communications of the ACM, Volume 55, Issue 4, 2012, pp 77-84.