기계 학습(ML)은 많은 분야에서 그 가치를 지속적으로 입증하는 기술 혁신입니다.

기계 학습은 인공 지능 및 딥 러닝과 관련이 있습니다. 우리는 끊임없이 발전하는 기술 시대에 살고 있기 때문에 이제 다음에 무엇이 올지 예측하고 ML을 사용하여 접근 방식을 변경하는 방법을 알 수 있습니다.

따라서 수동 방식에 국한되지 않습니다. 오늘날 거의 모든 작업은 자동화되어 있습니다. 다양한 작업을 위해 설계된 다양한 기계 학습 알고리즘이 있습니다. 이러한 알고리즘은 복잡한 문제를 해결하고 업무 시간을 절약할 수 있습니다.

예를 들면 체스 두기, 데이터 채우기, 수술 수행, 쇼핑 목록에서 최상의 옵션 선택 등이 있습니다.

이 기사에서 기계 학습 알고리즘과 모델에 대해 자세히 설명하겠습니다.

시작합니다!

기계 학습이란 무엇입니까?

기계 학습은 기계(예: 컴퓨터)가 고도로 프로그래밍되지 않은 상태에서 통계 모델 및 알고리즘을 사용하여 학습하고 적응하는 능력을 구축해야 하는 기술 또는 기술입니다.

그 결과 기계는 인간과 비슷하게 행동합니다. 데이터를 활용하고 자체적으로 개선함으로써 소프트웨어 응용 프로그램이 예측에서 더 정확해지고 다양한 작업을 수행할 수 있도록 하는 일종의 인공 지능입니다.

컴퓨팅 기술이 빠르게 성장하고 있기 때문에 오늘날의 기계 학습은 과거의 기계 학습과 동일하지 않습니다. 기계 학습은 패턴 인식에서 특정 작업을 수행하기 위한 학습 이론에 이르기까지 그 존재를 증명합니다.

기계 학습을 통해 컴퓨터는 이전 계산에서 학습하여 반복 가능하고 신뢰할 수 있는 결정 및 결과를 생성합니다. 즉, 기계 학습은 새로운 추진력을 얻은 과학입니다.

오랫동안 많은 알고리즘이 사용되어 왔지만, 복잡한 계산을 자동으로 빅 데이터에 적용하는 기능은 점점 더 빨라지고 반복해서 발전한 것입니다.

일부 공개된 예는 다음과 같습니다.

  • Netflix 및 Amazon과 같은 온라인 추천 할인 및 제안
  • 자율 주행 및 크게 과장된 Google 자동차
  • 사기 탐지 및 이러한 문제를 건너뛸 수 있는 몇 가지 방법 제안

그리고 더 많은.

기계 학습이 필요한 이유는 무엇입니까?

기계 학습은 모든 비즈니스 소유자가 소프트웨어 애플리케이션에서 구현하여 고객 행동, 비즈니스 운영 패턴 등을 파악하는 중요한 개념입니다. 최신 제품 개발을 지원합니다.

Google, Uber, Instagram, Amazon 등과 같은 많은 선두 기업은 기계 학습을 운영의 핵심 부분으로 만듭니다. 그러나 많은 양의 데이터를 다루는 산업은 기계 학습 모델의 중요성을 알고 있습니다.

조직은 이 기술을 사용하여 효율적으로 작업할 수 있습니다. 금융 서비스, 정부, 의료, 소매, 운송 및 석유 가스와 같은 산업은 기계 학습 모델을 사용하여 보다 가치 있는 고객 결과를 제공합니다.

누가 기계 학습을 사용하고 있습니까?

오늘날 기계 학습은 수많은 응용 분야에서 사용됩니다. 가장 잘 알려진 예는 Instagram, Facebook, Twitter 등의 추천 엔진입니다.

Facebook은 기계 학습을 사용하여 뉴스 피드에서 회원의 경험을 개인화합니다. 사용자가 동일한 카테고리의 게시물을 확인하기 위해 자주 중지하면 추천 엔진은 동일한 카테고리의 게시물을 더 많이 표시하기 시작합니다.

화면 뒤에서 추천 엔진은 패턴을 통해 회원의 온라인 행동을 연구하려고 시도합니다. 사용자가 작업을 변경하면 뉴스 피드가 자동으로 조정됩니다.

추천 엔진과 관련하여 많은 기업에서 동일한 개념을 사용하여 중요한 비즈니스 절차를 실행합니다. 그들은:

  • 고객 관계 관리(CRM) 소프트웨어: 기계 학습 모델을 사용하여 방문자의 이메일을 분석하고 영업팀이 가장 중요한 메시지에 먼저 즉시 응답하도록 유도합니다.
  • 비즈니스 인텔리전스(BI): 분석 및 BI 공급업체는 이 기술을 사용하여 필수 데이터 포인트, 패턴 및 이상 현상을 식별합니다.
  • HRIS(Human Resource Information Systems): 소프트웨어에서 기계 학습 모델을 사용하여 응용 프로그램을 필터링하고 필요한 위치에 가장 적합한 후보자를 인식합니다.
  • 자율주행차: 기계 학습 알고리즘을 통해 자동차 제조업체는 물체를 식별하거나 운전자의 행동을 감지하여 즉시 경고하여 사고를 예방할 수 있습니다.
  • 가상 비서: 가상 비서는 지도 및 비지도 모델을 결합하여 음성을 해석하고 컨텍스트를 제공하는 스마트 비서입니다.
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기계 학습 모델이란 무엇입니까?

ML 모델은 일부 패턴을 판단하고 인식하도록 훈련된 컴퓨터 소프트웨어 또는 애플리케이션입니다. 데이터의 도움으로 모델을 훈련하고 해당 데이터에서 학습하도록 알고리즘을 제공할 수 있습니다.

예를 들어, 사용자의 표정을 기반으로 감정을 인식하는 애플리케이션을 만들고자 합니다. 여기에서 다른 감정으로 레이블이 지정된 얼굴의 다른 이미지를 모델에 제공하고 모델을 잘 훈련시켜야 합니다. 이제 애플리케이션에서 동일한 모델을 사용하여 사용자의 기분을 쉽게 결정할 수 있습니다.

간단히 말해서 기계 학습 모델은 단순화된 프로세스 표현입니다. 이것은 소비자에게 무언가를 결정하거나 추천하는 가장 쉬운 방법입니다. 모델의 모든 것은 근사치로 작동합니다.

예를 들어 지구본을 그리거나 제작할 때 구체 모양을 부여합니다. 그러나 실제 지구본은 우리가 알고 있는 구형이 아닙니다. 여기서 우리는 무언가를 만들기 위한 모양을 가정합니다. ML 모델도 비슷하게 작동합니다.

다양한 머신 러닝 모델과 알고리즘을 살펴보겠습니다.

기계 학습 모델의 유형

모든 기계 학습 모델은 지도 학습, 비지도 학습 및 강화 학습으로 분류됩니다. 지도 학습과 비지도 학습은 다른 용어로 더 분류됩니다. 각각에 대해 자세히 논의해 봅시다.

#1. 감독 학습

감독 학습은 기본 기능을 학습하는 간단한 기계 학습 모델입니다. 이 함수는 입력을 출력에 매핑합니다. 예를 들어 두 개의 변수로 구성된 데이터 세트가 있는 경우 나이는 입력으로, 키는 출력으로 사용합니다.

감독 학습 모델을 사용하면 그 사람의 나이에 따라 그 사람의 키를 쉽게 예측할 수 있습니다. 이 학습 모델을 이해하려면 하위 범주를 살펴봐야 합니다.

#2. 분류

분류는 주어진 입력 데이터에 대해 레이블을 예측하는 기계 학습 분야에서 널리 사용되는 예측 모델링 작업입니다. 모델이 학습하는 다양한 입력 및 출력 인스턴스가 포함된 교육 데이터 세트가 필요합니다.

교육 데이터 세트는 입력 데이터 샘플을 지정된 클래스 레이블에 매핑하는 최소한의 방법을 찾는 데 사용됩니다. 마지막으로 교육 데이터 세트는 많은 수의 출력 샘플을 포함하는 문제를 나타냅니다.

스팸 필터링, 문서 검색, 필기 문자 인식, 사기 탐지, 언어 식별 및 감정 분석에 사용됩니다. 이 경우 출력은 이산적입니다.

#삼. 회귀

이 모델에서 출력은 항상 연속적입니다. 회귀 분석은 본질적으로 독립적인 하나 이상의 변수와 대상 또는 종속 변수 간의 연결을 모델링하는 통계적 접근 방식입니다.

회귀를 사용하면 다른 독립 변수가 일정한 상태에서 독립 변수와 관련하여 종속 변수의 수가 어떻게 변하는지 확인할 수 있습니다. 급여, 나이, 온도, 가격 및 기타 실제 데이터를 예측하는 데 사용됩니다.

회귀 분석은 데이터 집합에서 예측을 생성하는 “최선의 추측” 방법입니다. 간단히 말해서 가장 정확한 값을 얻기 위해 다양한 데이터 포인트를 그래프에 맞추는 것입니다.

예: 항공권 가격 예측은 일반적인 회귀 작업입니다.

#4. 비지도 학습

비지도 학습은 본질적으로 레이블이 지정된 결과에 대한 참조 없이 입력 데이터에서 패턴을 찾고 추론을 도출하는 데 사용됩니다. 이 기술은 사람의 개입 없이 숨겨진 데이터 그룹화 및 패턴을 발견하는 데 사용됩니다.

정보의 차이점과 유사점을 발견할 수 있으므로 이 기술은 고객 세분화, 탐색적 데이터 분석, 패턴 및 이미지 인식, 교차 판매 전략에 이상적입니다.

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비지도 학습은 특이값 분해 및 주성분 분석의 두 가지 접근 방식을 포함하는 차원 축소 프로세스를 사용하여 모델의 유한한 기능 수를 줄이는 데에도 사용됩니다.

#5. 클러스터링

클러스터링은 데이터 포인트의 그룹화를 포함하는 감독되지 않은 학습 모델입니다. 사기 탐지, 문서 분류 및 고객 세분화에 자주 사용됩니다.

가장 일반적인 클러스터링 또는 그룹화 알고리즘에는 계층적 클러스터링, 밀도 기반 클러스터링, 평균 이동 클러스터링 및 k-평균 클러스터링이 포함됩니다. 모든 알고리즘은 클러스터를 찾기 위해 다르게 사용되지만 목표는 모든 경우에 동일합니다.

#6. 차원 감소

주변수 집합을 얻기 위해 고려 중인 다양한 확률 변수를 줄이는 방법입니다. 즉, 특징 집합의 차원을 줄이는 과정을 차원 축소라고 합니다. 이 모델의 대중적인 알고리즘은 Principal Component Analysis라고 합니다.

이것의 저주는 예측 모델링 활동에 더 많은 입력을 추가한다는 사실을 말하며, 이는 모델링을 더욱 어렵게 만듭니다. 일반적으로 데이터 시각화에 사용됩니다.

#7. 강화 기계 학습

감독된 기계 학습과 유사한 모델입니다. 행동 기계 학습 모델이라고 합니다. 감독 학습과의 유일한 차이점은 알고리즘이 샘플 데이터를 사용하여 훈련되지 않는다는 것입니다.

강화 학습 모델은 시행 착오 방식으로 진행하면서 학습합니다. 일련의 성공적인 결과는 모델이 주어진 문제에 대한 최상의 권장 사항을 개발하도록 했습니다. 이것은 게임, 내비게이션, 로봇 공학 등에 자주 사용됩니다.

기계 학습 알고리즘의 유형

#1. 선형 회귀

여기서 아이디어는 가능한 최선의 방법으로 필요한 데이터에 맞는 라인을 찾는 것입니다. 다중 선형 회귀 및 다항식 회귀를 포함하는 선형 회귀 모델에는 확장이 있습니다. 이는 데이터에 맞는 최적의 평면과 데이터에 맞는 최적의 곡선을 각각 찾는 것을 의미합니다.

#2. 로지스틱 회귀

로지스틱 회귀는 선형 회귀 알고리즘과 매우 유사하지만 본질적으로 유한한 수의 결과(예: 2)를 얻는 데 사용됩니다. 로지스틱 회귀는 결과의 확률을 모델링하는 동안 선형 회귀보다 사용됩니다.

여기에서 출력 변수가 0과 1 사이가 되도록 로지스틱 방정식이 훌륭하게 구축됩니다.

#삼. 의사 결정 트리

의사 결정 트리 모델은 전략 계획, 기계 학습 및 운영 연구에서 널리 사용됩니다. 노드로 구성되어 있습니다. 노드가 더 많으면 더 정확한 결과를 얻을 수 있습니다. 의사 결정 트리의 마지막 노드는 더 빠른 의사 결정을 내리는 데 도움이 되는 데이터로 구성됩니다.

따라서 마지막 노드는 트리의 잎이라고도 합니다. 의사 결정 트리는 구축하기 쉽고 직관적이지만 정확성 측면에서 부족합니다.

#4. 랜덤 포레스트

앙상블 학습 기법입니다. 간단히 말해서 의사 결정 트리로 구성됩니다. 랜덤 포레스트 모델에는 실제 데이터의 부트스트랩 데이터 세트를 사용하여 여러 의사 결정 트리가 포함됩니다. 트리의 모든 단계에서 변수의 하위 집합을 무작위로 선택합니다.

랜덤 포레스트 모델은 모든 결정 트리의 예측 모드를 선택합니다. 따라서 “다수결” 모델에 의존하면 오류 위험이 줄어듭니다.

예를 들어, 개별 의사 결정 트리를 생성하고 모델이 마지막에 0을 예측하는 경우 아무것도 없습니다. 하지만 한 번에 4개의 의사 결정 트리를 만들면 값이 1이 될 수 있습니다. 이것이 Random Forest 학습 모델의 힘입니다.

#5. 서포트 벡터 머신

SVM(Support Vector Machine)은 복잡하지만 가장 기본적인 수준에 대해 이야기할 때 직관적인 감독 기계 학습 알고리즘입니다.

예를 들어 두 가지 유형의 데이터 또는 클래스가 있는 경우 SVM 알고리즘은 해당 데이터 클래스 사이의 경계 또는 초평면을 찾고 둘 사이의 마진을 최대화합니다. 두 클래스를 구분하는 평면이나 경계는 많지만 하나의 평면이 클래스 간의 거리나 마진을 최대화할 수 있습니다.

#6. 주성분 분석(PCA)

주성분 분석은 3차원과 같은 고차원 정보를 2차원과 같은 더 작은 공간에 투영하는 것을 의미합니다. 그 결과 데이터의 최소 차원이 생성됩니다. 이렇게 하면 위치를 방해하지 않고 치수를 줄이면서 모델의 원래 값을 유지할 수 있습니다.

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간단히 말해서, 데이터 세트에 존재하는 여러 변수를 최소 변수로 가져오는 데 특히 사용되는 차원 축소 모델입니다. 측정 척도가 동일하고 다른 변수보다 상관 관계가 높은 변수를 함께 배치하면 됩니다.

이 알고리즘의 주요 목표는 새로운 변수 그룹을 표시하고 작업을 완료할 수 있는 충분한 액세스 권한을 제공하는 것입니다.

예를 들어 PCA는 웰빙, 연구 문화 또는 행동에 대한 설문조사와 같이 많은 질문이나 변수가 포함된 설문조사를 해석하는 데 도움이 됩니다. PCA 모델에서 이에 대한 최소한의 변수를 볼 수 있습니다.

#7. 나이브 베이즈

Naive Bayes 알고리즘은 데이터 과학에서 사용되며 많은 산업에서 널리 사용되는 모델입니다. 이 아이디어는 “P가 주어졌을 때 Q(출력 변수)의 확률은 얼마입니까?”와 같은 확률 방정식을 설명하는 베이즈 정리에서 가져왔습니다.

오늘날 기술 시대에 사용되는 수학적 설명입니다.

이 외에도 회귀 부분에서 언급한 의사 결정 트리, 신경망, 랜덤 포레스트 등 일부 모델도 분류 모델에 속합니다. 용어 간의 유일한 차이점은 출력이 연속적이 아니라 이산적이라는 것입니다.

#8. 신경망

신경망은 다시 업계에서 가장 많이 사용되는 모델입니다. 본질적으로 다양한 수학 방정식의 네트워크입니다. 첫째, 하나 이상의 변수를 입력으로 사용하고 방정식 네트워크를 통과합니다. 결국 하나 이상의 출력 변수로 결과를 제공합니다.

즉, 신경망은 입력 벡터를 가져와 출력 벡터를 반환합니다. 수학의 행렬과 비슷합니다. 선형 및 활성화 함수를 나타내는 입력 및 출력 레이어 중간에 숨겨진 레이어가 있습니다.

#9. KNN(K-Nearest Neighbors) 알고리즘

KNN 알고리즘은 분류 및 회귀 문제 모두에 사용됩니다. 분류 문제를 해결하기 위해 데이터 과학 산업에서 널리 사용됩니다. 또한 사용 가능한 모든 사례를 저장하고 k 이웃의 투표를 통해 다가오는 사례를 분류합니다.

거리 기능이 측정을 수행합니다. 예를 들어 어떤 사람에 대한 데이터를 원한다면 친구, 동료 등과 같이 그 사람과 가장 가까운 사람들과 대화해야 합니다. 비슷한 방식으로 KNN 알고리즘이 작동합니다.

KNN 알고리즘을 선택하기 전에 세 가지를 고려해야 합니다.

  • 데이터는 사전 처리되어야 합니다.
  • 변수를 정규화해야 합니다. 그렇지 않으면 더 높은 변수가 모델을 편향시킬 수 있습니다.
  • KNN은 계산 비용이 많이 듭니다.

#10. K-평균 클러스터링

클러스터링 작업을 해결하는 감독되지 않은 기계 학습 모델에 속합니다. 여기에서 데이터 세트는 클러스터 내의 모든 포인트가 데이터에서 이질적이고 동질적이도록 여러 클러스터(예: K)로 분류 및 범주화됩니다.

K-Means는 다음과 같은 클러스터를 형성합니다.

  • K-Means는 모든 클러스터에 대해 중심이라고 하는 K개의 데이터 포인트를 선택합니다.
  • 모든 데이터 포인트는 가장 가까운 클러스터(중심), 즉 K 클러스터로 클러스터를 형성합니다.
  • 이렇게 하면 새로운 중심이 생성됩니다.
  • 그런 다음 각 지점에 대한 가장 가까운 거리가 결정됩니다. 이 프로세스는 중심이 변경되지 않을 때까지 반복됩니다.

결론

기계 학습 모델과 알고리즘은 중요한 프로세스에 매우 중요합니다. 이러한 알고리즘은 일상 생활을 쉽고 간단하게 만듭니다. 이렇게 하면 가장 거대한 프로세스를 몇 초 만에 더 쉽게 가져올 수 있습니다.

따라서 ML은 오늘날 많은 산업에서 사용하는 강력한 도구이며 그 수요는 지속적으로 증가하고 있습니다. 그리고 복잡한 문제에 대한 보다 정확한 답을 얻을 수 있는 날이 머지 않았습니다.

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