Python을 사용한 기계 학습: 마스터해야 하는 알고리즘 목록

파이썬이란 무엇입니까?

1991년 Guido van Rossum이 개발 한 객관적인 프로그래밍 언어입니다. 매우 이해하고 배울 수 있습니다. Python은 코드 재사용성과 프로그램 모듈성을 향상시키기 때문에 개발자들 사이에서 인기가 있습니다. Python은 개발자와 인터프리터 간의 직접적인 상호 작용을 가능하게 하는 고급 대화형 프로그래밍 언어로, 코드 작성을 매우 쉽게 만듭니다.

머신 러닝(ML)이란 무엇입니까?

머신 러닝은 컴퓨터가 자동 학습을 거치고 경험을 통해 시간이 지남에 따라 더 좋아지도록 하는 인공 지능의 한 분야입니다. 머신 러닝의 주요 목표는 새로운 데이터에 대한 명시적인 프로그래밍 없이도 새로운 데이터를 기반으로 스스로를 개선할 수 있는 기능을 갖춘 컴퓨터 프로그램을 만드는 것입니다.

ML은 통계 도구 및 데이터 예측 출력과 함께 작동합니다. 또한 베이지안 예측 모델 및 데이터 마이닝 알고리즘과도 연관되어 있습니다. 사용자로부터 입력을 받은 후 컴퓨터는 알고리즘을 사용하여 출력을 전달합니다. 예측 유지 관리, 사기 탐지, 자동 번역, 비디오 감시 등을 포함하여 기계 학습의 여러 응용 프로그램이 있습니다.

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기계 학습과 Python은 어떻게 합산됩니까?

Python에는 기계 학습과 이상적으로 일치하는 몇 가지 기능이 있습니다. 이러한 기능 중 일부는 다음과 같습니다.

1. 코딩이 쉽다. Python으로 코드를 작성하는 것은 1, 2, 3만큼 쉽습니다. Java 및 C++와 같은 다른 언어보다 훨씬 쉽습니다.

2. 통합. C, C++ 및 기타 프로그래밍 언어와 통합하는 데 많은 시간과 노력이 필요하지 않습니다.

3. 휴대용. 독립적인 프로그래밍 언어입니다. Python을 사용하여 작성된 동일한 프로그램을 macOS 또는 Windows에서 실행할 수 있습니다. 다른 운영 체제에서 실행하기 위해 다른 코드가 필요하지 않습니다.

4. 객체 지향. 이것은 OOP 기반 프로그래밍 언어의 완벽한 예입니다. 객체, 클래스, 캡슐화, 상속 및 다형성과 같은 개념은 객체 지향 언어에서 일반적입니다. Python은 이 모든 것 이상을 지원합니다.

5. 동적. 동적으로 유형이 지정된 몇 안 되는 언어 중 하나입니다. 즉, 변수가 선언될 때 런타임에 결정되므로 코드를 작성하는 동안 데이터 유형을 선언할 필요가 없습니다.

기계 학습 알고리즘의 유형

머신 러닝 알고리즘은 크게 감독 및 비감독의 두 가지 범주로 나뉩니다. 이 두 가지 유형에 대해 자세히 살펴보겠습니다.

1. 지도 학습

지도 학습은 실제 기계 학습 문제와 관련하여 가장 선호되는 유형입니다. 입력 변수와 입력 변수의 두 가지 유형의 변수가 있습니다. 알고리즘은 입력을 출력에 매핑하는 함수를 학습하는 데 사용됩니다. 여기의 목적은 주어진 데이터 세트에 대해 제공되는 입력 변수를 기반으로 사용자 또는 사용자의 기계가 출력 변수를 예측할 수 있는 방식으로 매핑 기능을 추정하는 것입니다. 이는 사용자가 알아야 하는 다양한 유형의 지도 학습입니다.

교사가 수업에서 학습 과정을 감독하는 것과 같은 방식으로 작동하는 감독 학습이라고 합니다. 여기서 훈련 데이터 세트는 알고리즘 학습을 감독합니다. 원하는 출력이 있습니다. 데이터 세트의 감독 하에 있는 알고리즘은 원하는 수준의 성능이 달성될 때까지 반복적인 예측을 계속합니다.

이러한 유형의 알고리즘은 분류와 회귀의 두 그룹으로 더 분리될 수 있습니다. 분류 알고리즘은 범주를 출력 변수로 사용하는 알고리즘입니다. 반면에 회귀 알고리즘은 실제 값을 출력 변수로 사용하는 것(중량 또는 달러)입니다.

2. 비지도 머신 러닝

이 유형의 기계 학습 알고리즘에는 입력 변수가 있습니다. 사용 가능한 출력 변수가 없습니다. 비지도 학습의 목표는 데이터 분포 또는 데이터 구조를 모델링하여 데이터 세트에 대해 더 많이 배우는 것입니다. 이러한 알고리즘은 비지도 학습 알고리즘으로 알려져 있습니다. 원하는 출력을 제공하지도 않고 학습을 감독하는 사람도 없기 때문입니다.

알고리즘은 완전히 독자적이며 데이터 세트에서 흥미로운 학습을 찾고 제시하는 책임이 있습니다. 이러한 알고리즘은 연관 및 클러스터링 문제로 더 그룹화됩니다. 클러스터링 문제는 주어진 데이터에 고유한 그룹화가 있는 문제입니다. 반면에 연관 문제는 데이터의 많은 부분을 정의하는 규칙이 있는 문제입니다.

Python의 몇 가지 일반적인 기계 학습 알고리즘

1. 선형 회귀

이것은 Python의 감독된 기계 학습 알고리즘입니다. 결과를 예측하고 특징을 관찰합니다. 실행되는 변수의 수(하나 또는 여러 개)에 따라 단순 선형 회귀 또는 다중 선형 회귀라고 할 수 있습니다. Python에서 가장 인기 있는 ML 알고리즘 중 하나입니다.

변수에 가중치를 부여한 다음 예측을 수행하여 선을 만드는 간단한 기능이 있습니다. 선형 회귀는 항목 비용과 같은 실제 값을 예측하는 데 자주 사용됩니다. 독립변수와 종속변수 사이에 존재하는 관계를 최적으로 정의하는 선이 있다면 그것이 회귀선입니다. 기계 학습의 선형 회귀에 대해 자세히 알아보세요.

2. 로지스틱 회귀

다시 말하지만, 이것은 감독된 ML 알고리즘입니다. true 또는 false, 0 또는 1, 예 또는 아니오와 같은 불연속 값을 예측하는 데 사용됩니다. 독립 변수에서 작동합니다. 로지스틱 함수는 0 또는 1을 출력으로 제공하는 추정을 수행하는 데 사용됩니다. 이름이 회귀이지만 이 알고리즘은 실제로 분류 유형입니다.

3. 서포트 벡터 머신(SVM)

이것은 지도 학습 알고리즘이기도 합니다. 지도 알고리즘 분류에 속합니다. 데이터 세트의 다른 범주를 구분하는 선을 만듭니다. 이 선은 벡터를 계산하여 최적화됩니다. 각각에서 가장 가까운 점이 서로 가장 멀리 떨어져 있는지 확인하기 위해 수행됩니다. 대부분 선형 벡터이지만 때로는 다른 것일 수도 있습니다.

4. 의사결정나무

이것은 다시 감독된 ML 알고리즘에 속합니다. 그러나 회귀 및 분류 모두에 사용됩니다. 이 알고리즘은 어떻게 작동합니까? 인스턴스를 가져와 전체 트리를 탐색하고 조건문을 사용하여 기능 비교를 유지합니다. 측면 하강은 결과에 따라 결정됩니다. Python의 이 ML 알고리즘은 연속 및 범주 종속 변수에서 작동할 수 있습니다.

읽기: 기계 학습의 전제 조건

5. 나이브 베이즈

이 분류 방법은 Bayes의 정리를 기반으로 합니다. 이 분류 방법은 예측 변수 간에 가정을 유지합니다. 따라서 Naive Bayes 분류기는 클래스의 특정 기능이 동일한 클래스의 다른 기능과 아무런 관련이 없다는 가정 하에 작동합니다. 예를 들어, 과일은 그것이 무엇인지 만드는 몇 가지 특성을 가지고 있습니다.

Naive Bayes 분류기에 따르면 이러한 각 특성은 해당 과일이 특정 유형일 확률에 독립적으로 기여합니다. 이는 기능이 서로 종속되어 있는 경우에도 마찬가지입니다. 이 모델은 매우 간단하며 더 큰 데이터 세트에서 잘 작동합니다.

더 읽어보기: 알아야 할 머신 러닝 라이브러리

결론

이 블로그에서는 Python의 기계 학습과 기계가 더 나은 예측 및 성능을 발휘하도록 훈련하는 데 사용할 수 있는 다양한 알고리즘에 대해 배웠습니다.

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