초보자를 위한 상위 10가지 기계 학습 알고리즘

이 글에서는 모든 초보자가 알아야 할 상위 10가지 머신러닝 알고리즘을 살펴보겠습니다. 예측 모델링, 클러스터링 또는 추천 시스템에 관심이 있든 이러한 기본 알고리즘을 이해하면 기계 학습 여정의 확실한 출발점이 될 것입니다.

기계 학습 알고리즘은 현대 인공 지능 및 데이터 분석의 중추입니다. 해당 분야의 초보자로서 사용 가능한 다양한 알고리즘을 탐색하는 것은 부담스러울 수 있습니다. 어떤 것에 집중해야 합니까? 머신러닝의 강력한 기반을 구축하는 데 필수적인 알고리즘은 무엇입니까?

선형 회귀

선형 회귀는 기계 학습에서 가장 간단하고 가장 널리 사용되는 알고리즘 중 하나입니다. 입력 변수와 해당 출력 간의 선형 관계를 설정하는 데 사용됩니다. 이 알고리즘은 면적, 침실 수, 위치 등의 요소를 기반으로 주택 가격을 예측하는 등의 작업에 특히 유용합니다. 선형 회귀를 통해 데이터 포인트에 선을 맞추면 해당 특성 값을 기반으로 새 인스턴스를 예측할 수 있습니다.

로지스틱 회귀

로지스틱 회귀는 분류 작업에 널리 사용되는 또 다른 인기 있는 알고리즘입니다. 연속 값을 예측하는 선형 회귀와 달리 로지스틱 회귀는 이진 결과(예: 예/아니요 또는 참/거짓)를 예측합니다. 해당 기능을 기반으로 특정 클래스에 속하는 인스턴스의 확률을 모델링합니다. 예를 들어, 로지스틱 회귀를 사용하면 이메일의 다양한 특성을 기반으로 이메일이 스팸인지 스팸이 아닌지 예측할 수 있습니다.

의사결정 트리

의사결정 트리는 분류 및 회귀 작업을 모두 처리할 수 있는 다용도의 직관적인 알고리즘입니다. 그들은 나무와 같은 결정 모델과 가능한 결과를 만들어 인간의 의사 결정을 모방합니다. 각 내부 노드는 속성에 대한 테스트를 나타내고, 각 분기는 해당 테스트의 결과를 나타내며, 각 리프 노드는 클래스 레이블 또는 예측 값을 나타냅니다. 의사결정 트리는 해석하고 시각화하기 쉬우므로 데이터에서 통찰력을 얻는 데 유용한 도구입니다.

랜덤 포레스트

랜덤 포레스트는 보다 정확한 예측을 위해 여러 의사결정 트리를 결합하는 앙상블 학습 기술입니다. 이 알고리즘은 의사결정 트리의 "숲"을 생성하고 예측을 집계하여 최종 결과에 도달합니다. 포리스트의 각 트리는 훈련 데이터의 무작위 하위 집합에 대해 훈련되며, 예측 중에는 개별 트리 예측의 과반수 투표 또는 평균이 사용됩니다. 랜덤 포레스트는 견고성, 확장성 및 고차원 데이터 세트를 처리하는 능력으로 잘 알려져 있습니다.

나이브 베이즈

Naive Bayes는 특성 간 독립성을 가정하는 Bayes 정리를 기반으로 하는 확률적 알고리즘입니다. 단순함에도 불구하고 텍스트 분류 및 스팸 필터링과 같은 많은 실제 응용 프로그램에서 성공했습니다. Naive Bayes는 각 클래스에서 해당 특성이 발생할 확률을 기반으로 인스턴스가 특정 클래스에 속할 확률을 계산합니다. 빠르고 구현하기 쉬우며 고차원 데이터와 잘 작동합니다.

K-최근접이웃(KNN)

KNN(K-Nearest Neighbors)은 분류 및 회귀 작업 모두에 사용되는 비모수적 알고리즘입니다. KNN에서 인스턴스는 특징 공간에서 가장 가까운 k개의 이웃 중 과반수 투표로 분류됩니다. k 값은 예측에 고려되는 이웃 수를 결정합니다. KNN은 간단하면서도 효과적입니다. 특히 클래스 사이에 복잡한 경계가 있거나 데이터 분포에 대한 사전 지식이 거의 없는 경우에 그렇습니다.

지원 벡터 머신(SVM)

SVM(지원 벡터 머신)은 분류 및 회귀 작업 모두에 사용되는 강력한 알고리즘입니다. SVM은 서로 다른 클래스의 인스턴스를 분리하는 동시에 인스턴스 간의 마진을 최대화하는 최적의 초평면을 찾습니다. 이 초평면은 미래 예측을 위한 결정 경계 역할을 합니다. SVM은 고차원 데이터를 처리하거나 클래스를 선형으로 분리할 수 없는 경우에 특히 유용합니다.

주성분 분석(PCA)

주성분 분석(PCA)은 복잡한 데이터 세트를 저차원 공간에 투영하여 단순화하는 데 일반적으로 사용되는 차원 축소 기술입니다. 이는 데이터가 가장 많이 변하는 방향(주요 구성 요소)을 식별하고 덜 중요한 정보를 삭제하면서 데이터를 이러한 구성 요소에 투영합니다. PCA는 시각화, 노이즈 필터링, 특징 추출 및 기타 기계 학습 알고리즘 속도 향상에 널리 사용됩니다.

K-평균 클러스터링

K-평균 클러스터링은 유사성을 기준으로 데이터를 K개 클러스터로 분할하는 데 사용되는 비지도 학습 알고리즘입니다. 알고리즘은 클러스터 중심을 무작위로 할당하는 것으로 시작하고 이를 반복적으로 업데이트하여 클러스터 내 분산을 최소화합니다. K-평균 클러스터링은 고객 세분화, 이미지 압축, 이상 탐지 및 추천 시스템에 널리 사용됩니다.

신경망

신경망은 생물학적 두뇌의 구조와 기능에서 영감을 얻은 일련의 알고리즘입니다. 이는 레이어로 구성된 상호 연결된 노드(뉴런)로 구성됩니다. 각 뉴런은 입력을 받아 활성화 함수를 적용하고 출력을 후속 레이어의 다른 뉴런에 전달합니다. 신경망은 이미지 인식, 자연어 처리, 음성 합성 등 복잡한 문제를 해결할 수 있습니다. 딥 러닝 아키텍처와 계산 능력의 발전으로 신경망은 최근 몇 년간 더욱 강력해졌습니다.

결론

결론적으로, 상위 10가지 기계 학습 알고리즘을 마스터하면 기계 학습 분야의 초보자로서 강력한 기반을 제공하게 될 것입니다. 선형 회귀 및 로지스틱 회귀는 예측 모델링 작업을 이해하는 데 필수적이며 의사결정 트리 및 랜덤 포레스트는 분류 및 회귀 문제를 모두 처리하는 직관적인 방법을 제공합니다.

Naive Bayes는 확률적 분류 작업에 유용한 반면 KNN은 클래스 간의 복잡한 경계를 처리할 때 유연성을 제공합니다. 지원 벡터 머신은 고차원 데이터 또는 비선형 분리 가능한 클래스를 처리하는 데 탁월합니다. 주성분 분석은 차원 축소에 도움이 되고, K-평균 클러스터링은 감독되지 않은 클러스터링 작업에 도움이 되며, 신경망은 다양한 도메인에 걸쳐 매우 복잡한 문제를 해결하기 위한 기능을 잠금 해제합니다.

따라서 이러한 알고리즘을 하나씩 살펴보고 원리를 이해하고 다양한 데이터세트로 실험해 보세요. 그러면 당신은 기계 학습의 거장이 되는 길에 들어서게 될 것입니다!