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데이터 분석가 가이드: Neural Networks 마스터하기: 분석가가 Deep Learning을 사용해야 할 때

발행: (2026년 1월 6일 오전 09:10 GMT+9)
9 min read
원문: Dev.to

Source: Dev.to

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모든 데이터 분석가가 묻는 질문

신경망은 어떤 문제를 해결할 수 있으며, 언제 사용해야 할까요?

답은 변수들 간의 복잡하고 비선형적인 관계에 있습니다. 신경망은 대규모 데이터셋에서 패턴을 식별하는 데 뛰어나며, 다음과 같은 작업에 이상적입니다:

  • 이미지 분류
  • 자연어 처리
  • 예측 모델링

예를 들어, 맥킨지 연구에 따르면 딥러닝을 활용한 기업은 매출이 10‑20 % 증가하고 비용이 5‑10 % 감소한 것으로 나타났습니다.

실제 사례

소매 예시 – Walmart

Walmart는 고객 데이터(구매 이력, 탐색 행동, 인구통계)를 대량으로 수집합니다. 신경망을 적용하면 Walmart는 각 쇼핑객에게 맞춤형 제품을 추천하는 예측 모델을 구축할 수 있습니다. 보고된 결과는 다음과 같습니다:

  • +15 % 매출
  • +20 % 고객 만족

데이터가 제한적이거나 관계가 단순할 경우 전통적인 방법(선형 회귀, 의사결정 트리)이 더 효과적일 수 있습니다.

샘플 코드 (Python + scikit‑learn)

import pandas as pd
from sklearn.neural_network import MLPClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split

# Load the dataset
data = pd.read_csv('customer_purchases.csv')

# Split the data into features and target
X = data.drop('target', axis=1)
y = data['target']

# Train‑test split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(
    X, y, test_size=0.2, random_state=42
)

# Create a neural network classifier
clf = MLPClassifier(hidden_layer_sizes=(10, 10), max_iter=1000)

# Train the model
clf.fit(X_train, y_train)

# Evaluate the model
accuracy = clf.score(X_test, y_test)
print(f'Accuracy: {accuracy:.3f}')

hidden_layer_sizes 매개변수는 각 은닉층의 뉴런 수를 정의하고, max_iter는 학습 반복 횟수를 제한합니다.

단계별 해결책

1. 문제 정의

비선형 관계를 가진 복합 문제를 식별합니다 (예: 사용 패턴과 인구통계학적 정보를 기반으로 고객 이탈을 예측).

2. 데이터 준비

데이터를 수집, 정리, 변환합니다. pandas와 scikit‑learn을 이용한 예시:

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# Load the dataset
data = pd.read_csv('customer_data.csv')

# Handle missing values
data.fillna(data.mean(), inplace=True)

# Scale selected features
scaler = StandardScaler()
data[['feature1', 'feature2']] = scaler.fit_transform(
    data[['feature1', 'feature2']]
)

3. 분석 및 시각화

데이터를 시각화하여 변수 간 관계를 이해합니다.

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# Histogram of the target variable
sns.histplot(data['target'])
plt.show()

# Correlation matrix heatmap
corr_matrix = data.corr()
sns.heatmap(
    corr_matrix,
    annot=True,
    cmap='coolwarm',
    square=True
)
plt.show()

4. 구현

TensorFlow/Keras(또는 PyTorch, scikit‑learn 등)를 사용해 신경망을 구축합니다:

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense

# Define the model architecture
model = Sequential([
    Dense(64, activation='relu', input_shape=(10,)),  # adjust input_shape to your features
    Dense(32, activation='relu'),
    Dense(1, activation='sigmoid')
])

# Compile the model
model.compile(
    loss='binary_crossentropy',
    optimizer='adam',
    metrics=['accuracy']
)

5. 성능 지표

훈련된 모델을 적절한 지표로 평가합니다.

# Assuming X_test and y_test are already defined
loss, accuracy = model.evaluate(X_test, y_test)
print(f'Loss: {loss:.3f}, Accuracy: {accuracy:.3f}')

보고할 일반적인 지표: 정확도, 정밀도, 재현율, F1‑점수, ROC‑AUC 등.

기대되는 결과 및 영향

복잡한 문제에 신경망을 적용하면 일반적으로 예측 정확도와 하위 비즈니스 결과에서 중대한 개선을 얻을 수 있습니다.

  • Netflix – 추천 엔진 → +75 % 사용자 참여
  • Uber – 수요 예측 모델 → ‑10 % 평균 대기 시간

보스턴 컨설팅 그룹의 연구에 따르면 AI/ML을 활용하는 기업은 매출, 비용 효율성, 고객 만족도와 같은 핵심 성과 지표에서 10‑20 % 증가를 경험한다고 보고했습니다.

요약

딥러닝을 사용할 때:

  1. 문제에 대규모 고차원 데이터셋이 포함될 때.
  2. 변수들 간의 관계가 극도로 비선형일 때.
  3. 최첨단 예측 성능이 필요할 때.

그렇지 않다면, 더 간단한 모델 (선형 회귀, 트리 기반 방법)부터 시작하여 기준선을 설정하고 해석 가능성을 확보하십시오.

Source: …

고급 구현

신경망 구현을 한 단계 끌어올리려면 다음과 같은 고급 기술을 고려하세요:

  • 전이 학습 – 사전 학습된 모델을 시작점으로 사용하고, 가중치를 미세 조정하여 특정 문제에 맞춥니다.
  • 앙상블 방법 – 여러 모델의 예측을 결합해 전체 성능을 향상시킵니다.
  • 하이퍼파라미터 튜닝 – 그리드 서치나 랜덤 서치와 같은 기법을 사용해 모델의 하이퍼파라미터를 최적화합니다.
  • 정규화 – 드롭아웃이나 L1/L2 정규화를 적용해 과적합을 방지합니다.

전이 학습 예시 (Keras)

from tensorflow.keras.applications import VGG16
import tensorflow as tf

# Load the pre‑trained VGG16 model
base_model = VGG16(
    weights='imagenet',
    include_top=False,
    input_shape=(224, 224, 3)
)

# Freeze the base model layers
base_model.trainable = False

# Add a new classification head
x = base_model.output
x = tf.keras.layers.GlobalAveragePooling2D()(x)
x = tf.keras.layers.Dense(1024, activation='relu')(x)
predictions = tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid')(x)

# Create the final model
model = tf.keras.Model(inputs=base_model.input, outputs=predictions)

결론 및 다음 단계

신경망은 데이터 분석가에게 강력한 도구이며, 다양한 이점과 활용 사례를 제공합니다. 이 글에서 제시한 단계들을 따라 하면 자신의 문제에 신경망을 적용하고 예측 정확도 및 비즈니스 성과를 크게 향상시킬 수 있습니다.

실행 가능한 체크리스트

  1. 복잡한 문제 식별 – 변수 간 비선형 관계가 존재하는 문제를 찾습니다.
  2. 데이터 수집 및 전처리 – 결측값을 처리하고, 데이터를 스케일링하며, 변수 간 관계를 탐색합니다.
  3. 신경망 구현 – TensorFlow, PyTorch와 같은 라이브러리나 scikit‑learn 같은 고수준 API를 사용합니다.
  4. 모델 평가 – 정확도, 정밀도, 재현율, F1‑score와 같은 지표를 활용해 성능을 평가합니다.
  5. 정제 및 반복 – 전이 학습, 앙상블 방법, 하이퍼파라미터 튜닝을 적용해 성능을 높입니다.

신경망 및 딥러닝 분야의 최신 개발 동향을 지속적으로 파악함으로써 이러한 도구들의 잠재력을 최대한 활용하고 비즈니스 성공을 이끌어낼 수 있습니다.

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