초보자를 위한 상위 5가지 머신 러닝 모델 설명

머신 러닝, 인공 지능, 딥 러닝은 생각할 수 있는 모든 산업 분야에서 그 가치를 입증하는 기술 혁신입니다. 그들이 전 세계적으로 가장 많이 논의되고 인기 있는 용어라는 것은 놀라운 일이 아닙니다. 많은 사람들은 이것이 개념이 아무데도 없이 갑자기 나타난 것이라고 생각합니다. 그러나 이것은 진실과 거리가 멀다.

이러한 기술은 몇 년 동안 주변에 있었지만 몇 년 전까지만 해도 그들이 마땅히 받아야 할 관심을 받았습니다. 이러한 혁신을 전 세계 수백만 명의 사람들에게 제공한 공로를 인정받은 사람들은 기술 환경에 있는 사람들에게 가야 합니다.

과학자, 연구원, 마케터 및 기업가는 이러한 혁신이 우리가 비즈니스를 수행하거나 일상 생활에서 문제에 접근하고 해결하는 방식을 변화시키는 능력이 어떻게 다른 사람들에게 이해되도록 끊임없이 노력했습니다. 이해해야 할 한 가지는 이러한 기술이 서로 관련되어 있지만 동일하지 않다는 것입니다. 이 블로그 게시물은 기계 학습 및 기계 학습 모델에 중점을 둘 것입니다.

머신 러닝은 어떤 영향을 미치나요?

지난 몇 년 동안 기계 학습이 자체적으로 도입되었습니다. 전 세계 사람들은 기계 학습이 변화를 일으키는 힘이 있다는 것을 알게 되었습니다. ML은 사람들이 이미지 인식, 데이터 마이닝, 전문가 시스템, 자연어 처리 등과 같은 중요한 애플리케이션을 보는 방식을 완전히 바꿀 수 있습니다. ML은 이 모든 영역에서 솔루션을 제공할 수 있으며 앞으로 인류가 많이 의존하게 될 혁신을 만들고 있습니다.

기계 학습의 인기와 변화에 필요한 것이 있다는 이해로 인해 이 기술이 어떻게 작동하고 실제 문제를 해결하는 데 사용할 수 있는지 아는 사람들에 대한 수요가 증가했습니다. 이제 바로 주제로 넘어가겠습니다.

기계 학습 알고리즘의 유형

기계 학습 알고리즘은 데이터에서 학습하고 시간이 지남에 따라 개선되는 잘 정의된 프로그램입니다. 작업을 수행하기 위해 인간의 개입이 필요하지 않습니다. 이러한 알고리즘이 학습해야 하는 작업은 인스턴스 기반 학습 및 입력과 출력을 일치시키는 매핑 기능 학습에서 레이블이 지정되지 않은 데이터 세트의 알려지지 않은 구조 학습 등으로 다양할 수 있습니다.

기계 알고리즘이 이 기술이 수행해야 하는 작업의 기초라는 것을 이해해야 합니다. 다시 말해, 그들은 똑딱거리게 만듭니다. 따라서 필요에 맞는 ML 알고리즘을 선택하는 것이 더욱 중요해집니다. 개념에 대한 기본적인 이해가 유용한 곳입니다. 솔루션을 찾고 있는 문제에 맞는 알고리즘을 찾아야 합니다.

또한 머신 러닝 알고리즘은 기업이 데이터를 기반으로 결정을 내리는 데 도움이 됩니다. 이런 식으로 그들의 결정이 시간이 지남에 따라 배당금을 지불할 가능성이 매우 높습니다. 이제 선택할 수 있는 기계 학습 알고리즘 유형에 대해 살펴보겠습니다.

기계 학습 알고리즘은 주로 지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습의 세 가지 기본 범주로 나뉩니다. 지도 학습에는 예측이 옳고 그른지를 알려주는 피드백 기능이 있습니다. 지도 학습 에는 몇 가지 유형이 있으며 모든 데이터 세트에는 원하는 출력이 있습니다. 예측이 함수를 변경하고 입력을 출력에 매핑하는 방법을 배우기 위해 오류가 발생할 때 감독이 발생합니다.

비지도 학습은 반응과 아무 관련이 없습니다. 숨겨진 구조를 사용하여 데이터를 분류할 뿐입니다. 이 기계 학습 알고리즘 유형의 데이터세트에 대해 원하는 출력이 없습니다. 대신 함수가 데이터를 다른 클래스로 분리하려고 합니다. 이 분할은 모든 분리된 클래스가 공통 기능을 가진 데이터의 일부를 갖도록 수행됩니다.

마지막으로, 강화 학습은 피드백을 받기 때문에 지도 학습과 어떤 면에서 유사합니다. 그러나 이 피드백은 모든 상태 또는 입력에 대해 수신되지 않습니다. 이 ML 알고리즘 유형은 원하는 상태로 이동하는 데 도움이 될 수 있는 몇 가지 상태에 대한 학습 작업에 중점을 둡니다.

모든 예제 후에 오류가 발생하는 지도 학습과 달리 강화 학습은 강화 신호가 수신될 때만 오류를 기록합니다. 이 행동은 보상이 임박했을 때만 피드백을 받는 인간 학습과 많은 유사점이 있습니다.

머신 러닝 알고리즘은 수년에 걸쳐 많이 성장했으며 여전히 진화 중이며 답을 찾는 데 사용되는 문제와 일치합니다. 현재 사용되는 거의 모든 기계 학습 모델을 포괄하는 이 세 가지 유형이 있습니다. 앞으로 이 세 가지 유형에 몇 가지 유형이 더 추가될 수 있습니다.

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가장 인기 있는 기계 학습 모델

이 섹션에서는 가장 일반적으로 사용되는 기계 학습 모델에 대해 설명합니다. 의 시작하자.

1. 선형 회귀

선형 회귀란 무엇입니까? 이 알고리즘은 하나 이상의 입력 변수를 기반으로 출력 변수를 예측합니다. 선으로 표시됩니다 – y=bx+c. 선형 회귀는 여러 가지를 예측하는 데 사용할 수 있습니다. 이 모델을 사용하여 방 수, 총 면적, 인근 학교, 교통 수단 가용성 등과 같은 다양한 속성이나 속성을 기반으로 집의 가치를 예측할 수 있습니다. 또한 판매 예측에도 사용할 수 있습니다. 고객 행동과 같은 다양한 매개변수에 대한 제품 가격.

2. 주성분 분석 또는 PCA

데이터 세트에 존재하는 변수를 최소로 줄이는 데 사용되는 차원 축소 모델이라고 합니다. 측정 척도가 동일하고 다른 것보다 상관관계가 더 높은 변수를 한데 모아 이를 수행합니다. 이 모델의 목적은 가변성을 설명하기에 충분한 새로운 변수 그룹에 액세스할 수 있는 방식으로 데이터 세트를 필터링하는 것입니다.

PCA는 속성이나 질문이 많은 설문 조사를 해석하는 데 사용됩니다. 예를 들어, 문화, 웰빙 또는 행동을 연구하기 위해 수행된 설문조사에는 일반적으로 많은 질문이 있습니다. PCA를 사용하면 이러한 질문을 설문 조사 보고서에서 쉽게 설명할 수 있는 주요 구성 요소로 그룹화할 수 있습니다.

3. K-평균 클러스터링

이것은 관측 클러스터에 대한 참조로 중심 또는 기하학적 중심을 사용하는 모델입니다. 사용되는 클러스터의 수는 이 분석을 수행하는 사람이 결정합니다. 고객의 유사성을 찾거나 완전히 새로운 고객 세그먼트를 발견하기 위해 시장 세분화를 분석하는 경우가 많습니다.

4. 분류 및 회귀 트리(CART)

의사 결정 트리는 여러 결과를 나눈 다음 그룹으로 묶는 매우 효과적인 방법입니다. CART는 회귀 및 분류 모두에 사용되는 선호되고 유용한 유형의 의사결정 트리입니다. 응답 변수를 선택하고 예측 변수를 그룹으로 나눕니다. 필요한 분할 수는 일반적으로 과적합 및 과소적합의 경우를 피하기 위해 기계 자체에서 선택합니다. CART는 블랙박스 모델과 같은 다른 모델이 제공하는 명확성 또는 투명성 부족으로 인해 일반적으로 적합하지 않은 경우에 효과적입니다.

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5. K-최근접 이웃 또는 k-NN

이 모델은 해당 변수에 따라 예측 또는 분류에 사용할 수 있습니다. 모델은 데이터 세트에 이미 존재하는 관측값과 새로 형성된 관측값 간의 근접성을 비교합니다. 기계는 자체적으로 계산을 수행하고 비교해야 하는 이웃의 수(k)를 선택합니다. 데이터 과소적합 및 과적합의 발생을 제한합니다.

분류의 경우 특정 클래스에 속하는 대부분의 이웃이 새 관찰에 대한 근접도가 새 관찰의 클래스를 결정합니다. 예측 시나리오에서 새 관찰의 값은 대상이 되는 이웃 속성의 평균을 취하여 예측됩니다. R의 KNN에 대해 자세히 알아보십시오.

결론

기계 학습은 최소한의 인간 개입 없이 의사 결정을 내리는 데 도움이 될 수 있는 패턴을 식별하는 데 데이터가 사용되는 인공 지능을 기반으로 하는 분기입니다. 실제 생활에서 사용하기 시작하려면 여기에서 논의된 모델에 대해 더 깊이 이해하는 것이 중요합니다.

선형 침략, 로지스틱 회귀, 나이브 베이즈, K-평균과 같은 머신 러닝과 그 알고리즘에는 많은 뉘앙스가 있습니다. ML은 실제로 미래에 이 세상에서 가장 시급한 문제에 대한 솔루션을 찾는 데 사용될 강력한 도구입니다. 주변에서 일어나는 일에 항상 주의를 기울이십시오!

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