이번 포스팅에서는 가장 일반적인 머신러닝 알고리즘을 살펴보고 간단히 설명하겠습니다. 이는 작동 방식과 사용 시기를 이해하는 데 도움이 됩니다.
기계 학습 알고리즘은 예측이나 권장 사항을 만들기 위해 비즈니스 및 과학 분야에서 널리 사용됩니다.
데이터로 작업하고 있거나 앞으로 데이터로 작업할 계획이라면 머신에 대해 알아야 합니다. 학습 알고리즘. 하지만 걱정하지 마세요. 이 문제를 이해하기 위해 천재 수학자가 될 필요는 없습니다!
이 블로그 게시물에서는 가장 일반적인 기계 학습 알고리즘 중 11가지를 분석하고 간단히 설명하겠습니다. 그래서 이제 막 시작하든 데이터 과학 또는 숙련된 엔지니어라면 기계 학습 알고리즘 집중 강좌를 읽어보세요.
대부분의 데이터 과학 전문가라면 항상 기계 학습 모델을 개선할 수 있는 새롭고 혁신적인 방법을 찾고 있을 것입니다. 하지만 선택할 수 있는 알고리즘이 너무 많아서 어디서부터 시작해야 할지 알기 어려울 수 있습니다.
이 블로그 게시물에서는 가장 일반적인 기계 학습 알고리즘 중 XNUMX가지를 살펴보고 작동 방식을 간단히 설명하겠습니다.
이러한 지식을 갖추면 현재 작업에 적합한 알고리즘을 선택하고 더 나은 모델 구축을 더 빠르게 시작할 수 있습니다.
11년 가장 일반적인 기계 학습 알고리즘 2024가지
1. 선형 회귀
가장 일반적인 기계 학습 알고리즘입니다. 종속변수(y)와 하나 이상의 독립변수(x) 사이의 관계를 모델링하는 데 사용됩니다. 목표는 예측값과 실제값 사이의 오차를 최소화하는 최적합 선을 찾는 것입니다.
선형 회귀는 간단하고 널리 사용되는 통계 학습 방법입니다. 선형 회귀 모델은 데이터에 선을 맞춰 변수 간의 관계를 설명하는 데 사용됩니다. 이러한 모델은 이해와 해석이 쉽고, 다양한 데이터에 적용할 수 있다는 점에서 인기가 높습니다.
선형 회귀는 강력한 도구 변수 간의 관계를 이해하는 데에는 한계가 있습니다. 선형 모델은 사실이 아닐 수 있는 데이터에 대해 가정을 하며, 이상치에 의해 편향될 수 있습니다. 또한 선형 모델은 변수 간의 비선형 관계를 포착할 수 없습니다.
이러한 제한에도 불구하고 선형 회귀는 여전히 데이터를 이해하는 데 유용한 도구입니다. 이 튜토리얼에서는 선형 회귀와 R에서 선형 모델을 구축하는 방법에 대해 알아봅니다. 또한 선형 회귀의 몇 가지 한계와 이를 극복하는 방법에 대해서도 알아봅니다.
2. 로지스틱 회귀
선형회귀와 유사하지만 종속변수가 이진(1 또는 0)인 경우에 사용됩니다. 목표는 올바른 예측 확률을 최대화하는 최적의 선을 찾는 것입니다.
로지스틱 회귀는 선형 회귀와 유사하지만 로지스틱 회귀에 의한 예측은 연속적이지 않습니다. 대신에, 그들은 이분법적입니다. 즉, 가능한 결과는 두 가지뿐입니다..
예를 들어, 로지스틱 회귀 모델을 사용하여 다음 여부를 예측할 수 있습니다. 이메일은 스팸입니다, 이메일에 나타나는 특정 단어를 기반으로 합니다.
로지스틱 회귀는 강력한 도구이지만 한계가 없는 것은 아닙니다. 가장 큰 한계 중 하나는 이분법적 결과를 예측하는 데에만 사용할 수 있다는 것입니다. 즉, 이벤트가 발생할 가능성이 아니라 이벤트가 발생할지 여부만 예측할 수 있습니다.
로지스틱 회귀의 또 다른 한계는 모든 변수가 서로 독립적이라고 가정한다는 것입니다.
실제 데이터 세트에서는 항상 그런 것은 아닙니다. 한계에도 불구하고 로지스틱 회귀는 널리 사용되는 통계 기법이며 이벤트를 예측하는 데 매우 도움이 될 수 있습니다.
3. 서포트 벡터 머신
선형 기계 학습 알고리즘의 한 유형입니다. 분류와 회귀 모두에 사용됩니다. 목표는 두 클래스 사이의 마진을 최대화하는 초평면을 찾는 것입니다.
SVM(지원 벡터 머신)은 분류 및 회귀 작업 모두에 사용할 수 있는 지도 학습 알고리즘의 한 유형입니다. SVM은 상대적으로 적은 데이터로 정확한 결과를 생성할 수 있기 때문에 기계 학습 작업에 널리 사용됩니다.
SVM은 데이터를 고차원 공간에 매핑한 다음 데이터를 클래스로 가장 잘 분리하는 초평면을 찾는 방식으로 작동합니다. 그런 다음 이 초평면은 새로운 데이터에 대한 예측을 만드는 데 사용됩니다.
SVM은 데이터가 선형으로 분리되지 않는 경우에도 효과적입니다. 이러한 경우 SVM은 커널 트릭을 사용하여 데이터를 선형적으로 분리할 수 있도록 변환할 수 있습니다. SVM과 함께 사용되는 일반적인 커널에는 RBF(Radial Basis Function) 커널과 다항식 커널이 포함됩니다.
SVM은 다른 기계 학습 알고리즘에 비해 다음을 포함하여 여러 가지 장점을 가지고 있습니다.
– 상대적으로 적은 데이터로 정확한 결과를 산출하는 능력
– 선형적으로 분리할 수 없는 데이터로 작업할 수 있는 능력
– 커널을 사용하여 데이터를 선형적으로 분리할 수 있도록 변환하는 기능
SVM에는 다음과 같은 몇 가지 단점도 있습니다.
– 하이퍼파라미터의 세심한 조정이 필요함
– 데이터가 충분히 크지 않은 경우 과적합 가능성
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4. 나이브 베이즈 분류기
분류와 회귀 모두에 사용되는 일종의 기계 학습 알고리즘입니다. 베이지안 정리를 기반으로 하며 확률론적 접근 방식을 사용하여 예측합니다.
앞서 살펴보았듯이 Naive Bayes 분류기는 분류를 위한 매우 간단하고 강력한 도구입니다. 분류기의 핵심 아이디어는 두 클래스를 구별하는 데 사용할 수 있는 가중치 집합을 찾는 것입니다.
이를 위해서는 먼저 두 클래스를 구별하는 데 유용한 기능 집합을 찾아야 합니다.
이러한 기능을 찾으면 이를 사용하여 분류기를 훈련할 수 있습니다. 나이브 베이즈 분류기는 매우 널리 사용되는 분류 도구이며 기계 학습 애플리케이션에서 자주 사용됩니다.
Naive Bayes 분류기의 주요 장점은 구현이 매우 간단하고 훈련 속도도 매우 빠르다는 것입니다. 분류기는 노이즈와 이상값에도 매우 강력합니다. 그러나 분류기에는 몇 가지 단점이 있습니다.
첫째, 분류기는 특징의 독립성에 대해 강력한 가정을 합니다. 이 가정은 실제로는 사실이 아닌 경우가 많으며 성능 저하로 이어질 수 있습니다. 둘째, Naive Bayes 분류기는 대규모 데이터 세트에 맞게 확장되지 않습니다.
이는 분류기가 데이터 세트의 모든 기능에 대한 확률을 계산해야 하기 때문에 시간이 많이 걸릴 수 있기 때문입니다. 마지막으로 훈련 데이터가 테스트 데이터를 대표하지 않는 경우 Naive Bayes 분류기가 편향될 수 있습니다.
5. 의사결정 트리
분류와 회귀 모두에 사용되는 일종의 기계 학습 알고리즘입니다. 목표는 오류를 최소화하는 의사결정 트리를 찾는 것입니다.
분류 트리는 클래스 라벨(예: 동물 유형, 자동차 유형)을 예측하는 데 사용됩니다.
회귀 트리는 숫자 값(예: 가격, 온도)을 예측하는 데 사용됩니다.
분류 및 회귀 트리는 데이터세트에 대한 알고리즘을 학습하여 생성됩니다. 알고리즘은 데이터에서 패턴을 찾고 해당 패턴을 사용하여 트리를 만듭니다.
그런 다음 트리는 새로운 데이터에 대한 예측을 만드는 데 사용됩니다. 예를 들어, 특징을 기반으로 동물 유형을 예측하는 분류 트리가 있는 경우 트리를 사용하여 새로운 데이터 포인트에 대한 동물 유형(예: 알려지지 않은 동물)을 예측할 수 있습니다.
예측을 하기 위해 알고리즘은 단순히 루트에서 잎까지 트리의 경로를 따릅니다. 최종 예측은 리프의 과반수 표를 얻거나(분류 트리의 경우) 리프의 값을 평균화(회귀 트리의 경우)하여 이루어집니다.
의사결정나무는 강력하다 문제 해결을 위한 도구, 하지만 완벽하지는 않습니다. 의사결정 트리의 한 가지 단점은 훈련 데이터에 과적합될 수 있다는 것입니다.
이는 트리가 새 데이터에 대해 잘 일반화되지 않고 정확하지 않을 수 있음을 의미합니다. 과적합을 방지하려면 의사결정 트리를 훈련할 때 좋은 교차 검증 전략을 사용하는 것이 중요합니다.
6. 랜덤 포레스트
분류와 회귀 모두에 사용되는 일종의 기계 학습 알고리즘입니다. 목표는 오류를 최소화하는 포리스트를 찾는 것입니다.
랜덤 포레스트는 분류 및 회귀 작업 모두에 사용되는 일종의 기계 학습 알고리즘입니다. 이 알고리즘은 일련의 의사결정 트리를 생성하여 작동하며, 각각은 데이터의 무작위 하위 집합에 대해 훈련됩니다.
그런 다음 모든 개별 결정 트리의 예측을 평균하여 최종 예측이 이루어집니다. 이 접근 방식은 정확도 향상, 과적합 감소 등 다른 기계 학습 알고리즘에 비해 여러 가지 장점이 있습니다.
랜덤 포레스트는 분류 및 회귀 작업 모두를 위한 강력한 도구입니다. 다양한 기능을 갖춘 대규모 데이터 세트를 처리할 수 있는 능력이 있으며, 다른 기계 학습 알고리즘의 정확성을 향상시키는 데에도 사용할 수 있습니다.
또한 랜덤 포레스트는 상대적으로 사용 및 해석이 쉽기 때문에 많은 애플리케이션에 적합한 선택입니다.
7. 그라디언트 부스팅 머신
분류와 회귀 모두에 사용되는 일종의 기계 학습 알고리즘입니다. 목표는 오류를 최소화하는 기계를 찾는 것입니다.
그라디언트 부스팅 머신은 예측 모델을 생성하는 데 사용할 수 있는 머신러닝 알고리즘의 한 유형입니다. 알고리즘은 모델을 순차적으로 구축한 다음 이를 결합하여 최종 모델을 생성하는 방식으로 작동합니다.
이 접근 방식의 장점은 각 개별 모델이 데이터에 과적합될 가능성이 적기 때문에 과적합을 줄이는 데 도움이 될 수 있다는 것입니다.
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8. 신경망
분류와 회귀 모두에 사용되는 일종의 기계 학습 알고리즘입니다. 목표는 오류를 최소화하는 신경망을 찾는 것입니다.
신경망은 데이터의 복잡한 패턴을 모델링하는 데 사용되는 일종의 기계 학습 알고리즘입니다. 신경망은 다른 기계 학습 알고리즘과 유사하지만 입력 데이터의 패턴을 인식하는 방법을 학습할 수 있는 수많은 상호 연결된 처리 노드, 즉 뉴런으로 구성됩니다.
신경망은 이미지 인식, 음성 인식, 기계 번역과 같은 작업에 일반적으로 사용됩니다.
신경망은 기계 학습을 위한 강력한 도구이지만 이해하고 조정하기 어려울 수 있는 복잡한 알고리즘이기도 합니다. 이번 포스팅에서는 신경망의 기본 사항과 작동 방식을 소개하겠습니다.
9. K-평균 클러스터링
분류와 회귀 모두에 사용되는 일종의 기계 학습 알고리즘입니다. 목표는 오류를 최소화하는 k-평균을 찾는 것입니다.
K-평균 클러스터링은 비지도 학습의 한 유형으로, 레이블이 지정되지 않은 데이터(즉, 정의된 범주나 그룹이 없는 데이터)가 있을 때 사용됩니다. 이 알고리즘의 목표는 변수 K로 표시되는 클러스터 수를 사용하여 데이터에서 클러스터를 찾는 것입니다.
알고리즘은 각 데이터 포인트를 클러스터에 할당한 다음 반복적으로 각 클러스터의 중심을 찾는 방식으로 작동합니다. 클러스터가 더 이상 변경되지 않을 때까지 이 프로세스가 반복됩니다.
10. 차원 축소
분류와 회귀 모두에 사용되는 일종의 기계 학습 알고리즘입니다. 목표는 오류를 최소화하는 축소된 차원을 찾는 것입니다.
차원 축소를 수행하는 방법에는 여러 가지가 있습니다. 가장 일반적인 방법은 주성분 분석(PCA)입니다.
PCA는 데이터의 일부 투영에 의한 가장 큰 분산이 첫 번째 축에 있고, 두 번째로 큰 분산이 두 번째 축에 놓이는 방식으로 데이터를 새로운 좌표계로 변환하는 선형 변환입니다.
차원 축소에 널리 사용되는 다른 방법으로는 LDA(선형 판별 분석), Sammon 매핑, NMF(Non-negative Matrix Factorization), MDS(다차원 스케일링), Isomap, LLE(로컬 선형 임베딩) 및 자동 인코더가 있습니다.
차원 축소는 기계 학습 알고리즘의 전처리 단계로 사용되는 경우가 많습니다. 데이터의 노이즈를 줄이고 패턴을 더 쉽게 감지함으로써 이러한 알고리즘의 성능을 향상시키는 데 도움이 될 수 있습니다.
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11. 강화 학습
분류와 회귀 모두에 사용되는 일종의 기계 학습 알고리즘입니다. 목표는 오류를 최소화하는 강화를 찾는 것입니다.
강화 학습은 에이전트가 시행착오를 통해 환경에서 학습할 수 있도록 하는 일종의 기계 학습입니다. 에이전트는 특정 작업을 완료하면 보상을 받으며, 이는 해당 작업을 효율적으로 완료하는 방법을 배우도록 장려합니다.
강화 학습은 다음을 포함한 다양한 문제 영역에 적용되었습니다. 로봇, 게임 플레이 및 제어 시스템.
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결론: 머신러닝 알고리즘 2024
결론적으로, 기계 학습 알고리즘은 흥미로운 연구이며 많은 실용적인 응용 분야를 가지고 있습니다. 이 기사는 이러한 복잡한 알고리즘의 표면적인 부분에 불과하지만 이제 여러분이 알고리즘의 작동 방식에 대한 기본적인 이해를 가지셨기를 바랍니다.
기계 학습이나 컴퓨터 과학의 다른 영역에 대해 더 자세히 알고 싶다면 주저하지 말고 저희에게 연락하세요.
우리는 신진 데이터 과학자들이 이 흥미로운 분야에 대해 더 많이 배울 수 있도록 항상 기꺼이 도와드립니다!
