데이터 과학을 위한 상위 6가지 머신 러닝 알고리즘

정보가 상품처럼 취급되는 빠르게 변화하는 이 새로운 세상에서 커뮤니케이션 방식은 기술의 도래와 함께 더 좋아지는 것 같습니다. 시장에서 우위를 점하고 있는 기업은 이 정보를 학습하거나 처리하여 이익을 얻고 경쟁에서 앞서 나갈 수 있는 전문가를 찾고 있습니다.

정보 섭취는 소셜 미디어, TV, 라디오 또는 사교 모임 등 모든 매체를 통해 이루어질 수 있습니다. 하지만 당신이 내리는 결정은 종종 확실한 사실이 아니라 소문에 근거한다는 점을 생각해 본 적이 있습니까? 문서화되지 않는 한 읽거나 듣는 모든 것이 사실은 아닙니다.

이것이 바로 데이터 과학이 작동하는 곳입니다. 그것은 사람들이 입증된 현실에 근거하지 않은 결정을 내리는 것을 막습니다.

데이터 과학이란 무엇입니까?

평신도의 관점에서, 그것은 매우 간단한 일입니다. 복잡한 문제를 분석적으로 해결하기 위해 다학문적 방식으로 데이터 추론, 알고리즘 개발 및 기술을 결합한 것입니다.

원시 정보의 창고가 들어오고 마이닝을 통해 학습된 데이터 웨어하우스에 저장됩니다. 데이터 과학의 기본 의제는 조직에 더 나은 비즈니스 가치를 제공하기 위해 창의적인 방식으로 사용된다는 것입니다. 데이터 과학자는 기계 학습 원리의 도움으로 이 원시 데이터에서 숨겨진 패턴을 발견하는 방법을 배웁니다.

많은 사람들이 데이터 과학자와 데이터 분석가를 혼동합니다. 데이터 분석가는 데이터 기록을 처리해야만 진행 상황을 알 수 있기 때문에 둘 사이의 차이는 상당히 중요합니다. 반면에 데이터 과학자는 동일한 작업을 수행할 뿐만 아니라 고급 기계 학습 알고리즘을 사용하여 미래에 발생해야 하는 특정 이벤트를 식별합니다.

이해를 돕기 위해 고객으로서 더 나은 서비스를 제공하기 위해 데이터 과학을 사용하는 세 회사의 예를 소개합니다.

1. Netflix: 웹사이트나 앱에서 사용자의 행동을 읽고 이해하며 사용자가 좋아할 만한 영화와 TV 프로그램을 제안합니다.
2. Amazon: 동일한 전술을 배포하고 특정 항목을 체크아웃하는 패턴을 분석하여 탐색하고 원하는 것을 정확히 얻는 데 도움이 됩니다.
3. Spotify: 음악 취향과 장르에 따라 다른 아티스트의 음악도 들을 수 있고, 들어보지 못한 새로운 노래도 찾을 수 있습니다.

최고의 데이터 과학 알고리즘은 무엇입니까?

데이터 과학 알고리즘을 설명하기 전에 머신 러닝으로 알려진 것에 대해 알아보아야 합니다. 사람의 개입 없이 데이터에서 정보를 배우고 경험을 통해 개선합니다. 작업은 입력과 출력을 매핑하거나 레이블이 지정되지 않은 데이터의 숨겨진 구조를 학습하는 것과 같은 기능에서 다양할 수 있습니다.

기계 학습 알고리즘에는 세 가지 유형이 있습니다.

• 지도 학습 알고리즘

이 모델의 데이터에는 이전에 알려진 레이블이 있습니다. 특정 값을 가진 일부 대상 변수가 있습니다.

• 비지도 학습 알고리즘

이 모델은 사전 정의된 레이블이 없는 데이터를 분류하거나 수정할 수 있습니다. 특징에서 공통점을 찾고 새로운 데이터에 대한 클래스를 예측합니다.

• 강화 학습

일련의 결정을 내리도록 알고리즘을 훈련시키는 동적 프로그래밍 유형입니다. 불확실하거나 잠재적으로 복잡한 환경에서 목표를 달성하는 방법을 배웁니다.

데이터 과학과 관련하여 다양한 기계 학습 알고리즘이 있지만 주로 6가지에 중점을 둡니다.

데이터 과학을 위한 최고의 기계 학습 알고리즘:

• 선형 회귀

두 개 이상의 변수 사이의 우연한 관계에 대한 모델 근사치입니다. 추론과 예측을 하는 가장 일반적인 방법이기 때문에 매우 가치가 있습니다. 기본적인 아이디어는 모든 데이터 포인트의 총 예측 오차가 가능한 한 작은 데이터에 가장 잘 맞는 라인을 얻는 것입니다.

• 의사결정나무

이것은 지도 머신 러닝 알고리즘 제품군에 속합니다. 적응력이 뛰어나 거의 모든 문제에 사용할 수 있습니다. 의사 결정 트리는 회귀 및 분류 작업을 모두 수행할 수 있는 다목적 방법입니다. 실제 문제의 대부분은 비선형이므로 의사 결정 트리는 과학자가 데이터의 비선형성을 제거하고 이해하기 쉽게 만드는 데 도움이 됩니다.

• 클러스터링

Decision Tree와 달리 이것은 비지도 머신 러닝 알고리즘에 속합니다. 기본 목표는 데이터 내에서 다른 그룹이나 구조를 찾는 것입니다. 이렇게 하면 하나의 클러스터에서 서로 유사한 요소가 한 그룹으로 분류되고 나머지 요소는 다른 그룹으로 분류됩니다. 두 개의 다른 클래스로 클러스터링하여 두 가지 다른 유형의 데이터가 있음을 알 수 있습니다.

• 심상

이것은 시각화를 통해 이름 자체로 쉽게 추측할 수 있는 데이터를 추론하는 가장 구어적인 방법일 것입니다. 일반 청중에게 결과를 명확하게 전달하여 분석의 주요 측면을 명확하게 합니다. 히스토그램, 막대/파이 차트, 시계열 등을 통해 수행할 수 있습니다.

• 랜덤 포레스트

이 모델은 위원회로 작동하는 다수의 개별 의사 결정 트리로 구성됩니다. 랜덤 포레스트의 모든 개별 트리는 자체 클래스 예측을 제공하고 가장 많은 표를 얻은 클래스가 이 모델의 예측이 됩니다. 즉, 군중의 지혜만큼이나 단순하고 강력합니다.

• 주요 구성 요소 분석

데이터에서 찾을 수 있는 변수의 수를 줄이는 데 사용되는 방법입니다. 큰 풀에서 중요한 것을 추출하고 데이터의 차원을 줄일 수 있습니다. 상관관계가 있는 변수를 결합하여 더 적은 수의 변수 집합을 형성하며 이를 주성분이라고 합니다.

이러한 혁신적인 도구를 어디에서 배울 수 있습니까?

앞서 언급한 정보를 보았을 때 대학에서 제공하는 전통적인 교육이 현재 작업 환경에서 충분하지 않을 수 있음을 깨달았을 수 있습니다. 결국, 이론으로 무언가를 공부하는 것과 실제 적용되는 것을 눈앞에서 목격하는 것 사이에는 엄청난 차이가 있습니다. 기업은 전문성과 효율성으로 기업에 비할 데 없는 가치를 더하는 데이터 과학자를 쉽게 찾고 있습니다.

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IIT Bangalore와 협력하여 데이터 과학 프로그램을 시작했으며 다음은 경력을 한 단계 끌어올리는 데 고려해야 할 모든 세부 정보입니다.

• 코스 기간: 11개월
• 최소 자격: 학사 학위(코딩 경험 필요 없음)
• 대상 프로그램: 엔지니어, 소프트웨어 및 IT 전문가, 마케팅 및 영업 전문가
• 다루는 프로그래밍 도구 및 언어: Python, Tableau, Apache Spark, Hadoop, My SQL, Hive 및 Microsoft Excel

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결론

우리의 강사는 저명한 업계 리더뿐만 아니라 데이터 과학자를 이끌고 있으며, 그들을 교수진에 포함하게 된 것을 영광으로 생각합니다. 이 중 하나라도 관심이 있는 것 같으면 데이터 과학 과정의 PG 디플로마를 확인하고 우리가 제공하는 것에 대해 더 깊이 이해하십시오.