이상탐지 알고리즘과 분류 알고리즘의 차이

두 알고리즘이 다르다는 것은 널리 알려져 있지만, 근본적으로 두 알고리즘은 동일하지 않나 생각이 들 수 있습니다. 이상탐지 알고리즘과 데이터마이닝의 분류 알고리즘 간의 가장 결정적인 차이는 목적과 데이터의 성격에서 비롯됩니다. 두 알고리즘은 데이터 분석에서 매우 중요한 역할을 하지만, 그 기능과 사용 사례가 다릅니다. 이를 상세히 설명하겠습니다.

1. 목적의 차이

A. 이상탐지 알고리즘

목적:

• 이상탐지 알고리즘의 주된 목적은 데이터에서 정상 패턴과 다른 비정상적인 패턴(이상치, Anomalies)을 식별하는 것입니다. 이러한 이상치는 일반적으로 희귀하거나 예상치 못한 사건을 나타내며, 이는 사기, 결함, 오류, 혹은 비정상적인 행동을 의미할 수 있습니다.

사용 사례:

• 금융 사기 탐지: 정상 거래와는 다른 비정상적인 거래를 탐지합니다.
• 제조업의 장비 고장 예측: 정상적인 동작 패턴에서 벗어난 비정상적인 장비 동작을 탐지합니다.
• 사이버 보안: 네트워크 트래픽에서 비정상적인 패턴을 탐지하여 침입을 감지합니다.

B. 분류 알고리즘

목적:

• 분류 알고리즘의 주된 목적은 레이블이 부여된 데이터를 기반으로 새로운 데이터가 어느 클래스에 속하는지를 예측하는 것입니다. 이는 주로 데이터의 다양한 특성을 학습하여, 새로운 데이터에 대해 미리 정의된 카테고리(클래스)로 분류하는 데 사용됩니다.

사용 사례:

• 스팸 필터링: 이메일을 '스팸' 또는 '정상'으로 분류합니다.
• 질병 진단: 환자의 증상 데이터를 기반으로 특정 질병 여부를 분류합니다.
• 고객 분류: 고객의 행동 패턴을 분석하여 'VIP', '일반', '이탈 위험' 등으로 분류합니다.

2. 데이터의 성격

A. 이상탐지 알고리즘

데이터의 성격:

• 이상탐지 알고리즘은 주로 비지도 학습이나 반지도 학습에서 사용됩니다. 여기서는 정상 데이터만을 학습하며, 이상치는 매우 적거나 레이블이 없는 경우가 많습니다.
• 이상탐지에서는 불균형 데이터가 매우 일반적입니다. 정상 데이터가 대부분을 차지하고, 이상치는 드물게 나타나기 때문에, 모델이 정상 패턴을 학습하고 비정상적인 패턴을 탐지할 수 있도록 설계됩니다.

모델 학습:

• 학습 과정에서 모델은 정상 데이터의 패턴을 이해하고, 새로운 데이터가 이 패턴에서 얼마나 벗어나는지를 기반으로 이상치를 탐지합니다.
• 일반적으로, 이상탐지 모델은 비정상 데이터를 학습하지 않기 때문에 비지도 학습 알고리즘(예: Isolation Forest, One-Class SVM)을 자주 사용합니다.

B. 분류 알고리즘

데이터의 성격:

• 분류 알고리즘은 지도 학습이 대부분을 차지합니다. 즉, 레이블이 부여된 데이터셋을 사용하여 모델을 학습시킵니다. 각 데이터 포인트에는 명확한 클래스 레이블(예: 고양이, 개, 기타)이 지정되어 있습니다.
• 분류 문제에서는 클래스 간의 균형이 중요합니다. 학습 데이터가 불균형한 경우, 모델이 다수 클래스에 편향될 수 있기 때문에, SMOTE와 같은 데이터 증강 기법을 사용할 수 있습니다.

모델 학습:

• 분류 알고리즘은 레이블이 있는 데이터를 기반으로 학습하며, 학습된 모델은 새로운 데이터가 어느 클래스에 속할 가능성이 높은지를 예측합니다.
• 이 과정에서 데이터셋의 다양한 피처가 각 클래스에 어떻게 기여하는지를 학습합니다. 예를 들어, Logistic Regression, Random Forest, Neural Networks 등이 사용됩니다.

3. 탐지/예측 방식의 차이

A. 이상탐지 알고리즘

탐지 방식:

• 이상탐지 모델은 데이터의 패턴에서 벗어난 점을 탐지하는 데 중점을 둡니다. 일반적인 데이터의 특성을 학습하고, 이 범위를 벗어나는 데이터를 이상치로 간주합니다.
• 예를 들어, Autoencoder는 입력 데이터를 압축하고 복원하는 과정에서 발생하는 재구성 오류가 클 경우, 이를 이상치로 판단합니다.

임계값 설정:

• 이상탐지에서는 임계값 설정이 중요한 역할을 합니다. 모델은 특정 임계값을 초과하는 데이터 포인트를 이상치로 탐지하게 됩니다. 이 임계값은 데이터의 특성에 따라 다르게 설정될 수 있습니다.

B. 분류 알고리즘

예측 방식:

• 분류 알고리즘은 각 클래스의 확률을 예측하며, 가장 높은 확률을 가진 클래스를 선택합니다. 학습된 모델은 새로운 데이터가 어떤 클래스에 속할 가능성이 가장 높은지를 계산합니다.
• 예를 들어, Logistic Regression은 각 클래스의 확률을 계산하고, 지정된 임계값에 따라 이진 또는 다중 클래스 분류를 수행합니다.

클래스 확률:

• 분류 모델은 종종 각 클래스에 대한 확률을 반환하며, 이 확률을 기반으로 특정 임계값을 설정하여 결정 경계를 구분합니다. 다중 클래스 분류에서는 소프트맥스 함수 등이 사용됩니다.

4. 예시를 통한 비교

A. 이상탐지 (금융 사기 탐지 예시)

• 목적: 수백만 건의 거래 데이터 중에서, 사기일 가능성이 있는 드문 사례를 탐지.
• 데이터: 대부분의 거래는 정상이며, 사기 거래는 매우 적음.
• 알고리즘: Isolation Forest를 사용하여, 정상 거래 패턴에서 벗어나는 거래를 이상치로 탐지.
• 탐지 방식: 특정 거래가 정상 패턴에서 얼마나 벗어나는지 계산하여, 임계값을 초과하면 사기로 판단.

B. 분류 (스팸 이메일 분류 예시)

• 목적: 이메일이 스팸인지 정상인지 예측.
• 데이터: 각 이메일에는 '스팸' 또는 '정상'이라는 레이블이 있음.
• 알고리즘: Naive Bayes를 사용하여, 주어진 텍스트 데이터를 기반으로 스팸 확률을 계산.
• 예측 방식: 모델이 각 이메일에 대해 스팸일 확률을 계산하고, 지정된 임계값에 따라 분류.

결론

이상탐지 알고리즘과 데이터마이닝의 분류 알고리즘은 데이터 분석에서 서로 다른 목적과 방법을 가지고 있습니다. 이상탐지 알고리즘은 비정상적이거나 드문 이벤트를 탐지하는 데 중점을 두며, 주로 비지도 학습이나 불균형 데이터를 다룹니다. 반면, 분류 알고리즘은 레이블이 부여된 데이터를 기반으로 새로운 데이터를 특정 클래스에 할당하는 데 중점을 둡니다. 이 둘의 주요 차이점은 탐지/예측의 목적과 데이터의 성격 및 처리 방식에서 발생하며, 각각의 알고리즘은 그 목적에 맞는 상황에서 강력한 성능을 발휘합니다.