기계학습 알고리즘과 주요 기계학습 알고리즘: 선형 회귀, 의사결정 나무 모형, 딥러닝

기계학습 알고리즘

데이터에서 패턴을 발견하고 학습하는 데 사용되는 다양한 기법

https://standout.tistory.com/78

알고리즘이란?

 

 

주요 기계학습 알고리즘

주요 기계학습 알고리즘에는 선형 회귀, 의사결정 나무 모형, 그리고 딥러닝이 있다.

모델들은 각각의 장단점을 가지고 있으며, 문제에 맞게 적절히 선택하여 사용하는 것이 중요하다.

 

1. 선형 회귀 (Linear Regression)

주택 가격 예측, 수치 예측 등의 문제

최소제곱법(Least Squares) 등을 사용하여 입력 변수의 계수(coefficient)를 추정

입력 변수와 출력 변수 간의 직선적인 관계, 모델이 단순하고 이해하기 쉬우며, 해석하기 쉽다.

https://standout.tistory.com/1535

선형모형: 다중선형회귀모형, 선형 로지스틱 회귀모형, 다항회귀모형, 일반화 가법모형

 

2. 의사결정 나무 모형 (Decision Tree Model)
고객 세분화, 신용 점수 예측, 질병 진단 등 다양한 분야

여러 조건에 따라 분할하여 트리 구조로 표현하는 모델

특정 기준에 따라 데이터를 분할하며, 종속 변수의 값을 예측

가지치기(pruning) 기법을 사용하여 과적합을 방지할 수 있다.

https://standout.tistory.com/1536

의사결정 나무 모형: 노드와 가지, 가지치기

3. 딥러닝 (Deep Learning)

이미지 인식, 자연어 처리, 음성 인식 등
인공 신경망을 여러 층(layer)으로 쌓아서 구성한 모델

다층 구조로 인해 복잡한 데이터 패턴을 자동으로 학습

특성 추출 과정에서 사람의 개입을 최소화하고 데이터로부터 필요한 특징을 자동으로 학습

https://standout.tistory.com/1537

딥러닝: Deep Neural Network (DNN), Convolutional Neural Network (CNN), Recurrent Neural Network (RNN)