머신러닝 알고리즘 및 종류, 딥러닝과의 차이

인공 지능 및 컴퓨터 과학의 한 분야로, 데이터와 알고리즘을 사용하여 인간이 학습하는 방식을 모방하고 점차 정확도를 향상하는 데 중점을 둡니다. 데이터 과학 분야의 중요한 구성 요소인 머신러닝에는 어떤 알고리즘이 작용하며 종류는 무엇이 있는지, 딥러닝과의 차이는 무엇인지 알아보도록 하겠습니다.

 

머신러닝 알고리즘

머신러닝 알고리즘은 여러 종류가 다양하게 존재하는데 대표적으로 몇 가지 정도만 추려서 알아보겠습니다. 가장 먼저, Linear Regression 알고리즘입니다. 작동 기능을 이해하려면 임의의 통나무를 무게가 증가하는 순서로 정렬하는 방법을 상상해 볼 수 있습니다. 여기서 한 가지 문제가 있습니다. 각 통나무의 무게를 측정할 수는 없다는 것입니다. 통나무의 높이와 둘레를 보고 이러한 가시적 매개변수의 조합을 사용하여 배치하는 것만으로 무게를 추측해야 합니다. 이것이 머신러닝의 선형 회귀입니다. 이 과정에서 독립 변수와 종속 변수를 선에 맞춰 관계를 설정합니다. 이 선은 회귀선으로 알려져 있으며 선형 방정식 Y= a *X + b로 표시됩니다. 다음으로, SVM(Support Vector Machine) 알고리즘은 원시 데이터를 n차원 공간의 점으로 표시하는 분류 알고리즘의 방법입니다. 그런 다음 각 기능의 값이 특정 좌표에 연결되어 데이터를 쉽게 분류할 수 있습니다. 분류자라고 하는 선을 사용하여 데이터를 분할하고 그래프에 그릴 수 있습니다. 그다음으로, Naive Bayes 알고리즘은 클래스의 특정 기능이 다른 기능의 존재와 관련이 없다고 가정합니다. 이러한 기능이 서로 관련되어 있더라도 Naive Bayes 분류자는 특정 결과의 확률을 계산할 때 이러한 모든 속성을 독립적으로 고려합니다. Naive Bayesian 모델은 구축하기 쉽고 대규모 데이터 세트에 유용합니다. 간단하고 매우 정교한 분류 방법을 능가하는 것으로 알려져 있습니다. 마지막으로, KNN 알고리즘은 분류 및 회귀 문제 모두에 적용할 수 있습니다. 이것은 분명히 데이터 과학 산업 내에서 분류 문제를 해결하는 데 더욱 널리 사용됩니다. 사용 가능한 모든 사례를 저장하고 k개의 이웃에 대한 과반수 투표를 통해 새로운 사례를 분류하는 간단한 알고리즘입니다.

종류

머신러닝에는 지도, 준지도, 비지도 및 강화 학습 이렇게 4가지 유형이 있습니다. 지도 학습에서 머신은 예제를 통해 학습됩니다. 운영자는 기계 학습 알고리즘에 원하는 입력 및 출력을 포함하는 알려진 데이터 세트를 제공하고 알고리즘은 이러한 입력 및 출력에 도달하는 방법을 결정하는 방법을 찾아야 합니다. 운영자는 문제에 대한 정답을 알고 있지만 알고리즘은 데이터의 패턴을 식별하고 관찰을 통해 학습하며 예측합니다. 알고리즘은 예측을 하고 운영자에 의해 수정됩니다. 이 프로세스는 알고리즘이 높은 수준의 정확도 및 성능을 달성할 때까지 계속됩니다. 두 번째로 준지도 학습은 지도 학습과 유사하지만 레이블이 지정된 데이터와 레이블이 지정되지 않은 데이터를 모두 사용합니다. 레이블이 지정된 데이터는 본질적으로 알고리즘이 데이터를 이해할 수 있도록 의미 있는 태그가 있는 정보인 반면, 레이블이 지정되지 않은 데이터에는 해당 정보가 없습니다. 이 조합을 사용하여 머신러닝 알고리즘은 레이블이 지정되지 않은 데이터에 레이블을 지정하는 방법을 학습할 수 있습니다. 세 번째로 비지도 학습에서 알고리즘은 패턴을 식별하기 위해 데이터를 연구합니다. 지침을 제공할 답변 키나 운영자가 없습니다. 대신 기계는 사용 가능한 데이터를 분석하여 상관관계와 관계를 결정합니다. 비지도 학습 프로세스에서 머신러닝 알고리즘은 대규모 데이터 세트를 해석하고 그에 따라 해당 데이터를 처리합니다. 알고리즘은 구조를 설명하기 위해 어떤 방식으로든 해당 데이터를 구성하려고 시도합니다. 이는 데이터를 클러스터로 그룹화하거나 보다 체계적으로 보이도록 배열하는 것을 의미할 수 있습니다. 마지막으로, 강화 학습은 일련의 작업, 매개 변수 및 최종 값과 함께 머신러닝 알고리즘이 제공되는 체계적인 학습 프로세스에 중점을 둡니다. 규칙을 정의함으로써 머신러닝 알고리즘은 다양한 옵션과 가능성을 탐색하고 각 결과를 모니터링 및 평가하여 어느 것이 최적인지 결정합니다. 강화 학습은 기계의 시행착오를 가르칩니다. 과거의 경험을 통해 배우고 상황에 따라 접근 방식을 조정하여 가능한 최상의 결과를 얻기 시작합니다.

딥러닝과의 차이

머신러닝은 수천 개의 데이터 포인트와 함께 작동하지만 딥 러닝은 종종 수백만 개의 데이터 포인트에서만 작동합니다. 복잡한 다층 구조로 인해 딥 러닝 시스템은 변동을 제거하고 고품질 해석을 수행하기 위해 큰 데이터 세트가 필요합니다. 머신러닝은 컴퓨터가 데이터로부터 학습하는 경우를 가리키는 일반적인 용어입니다. 명시적으로 프로그래밍하지 않고 특정 작업을 수행하기 위해 알고리즘을 사용하는 컴퓨터 과학과 통계의 교차점을 설명합니다. 대신 데이터의 패턴을 인식하고 새 데이터가 도착하면 예측합니다. 반면, 딥 러닝은 인간이 결론을 내리는 것과 유사한 논리적 구조로 데이터를 분석하는 알고리즘을 설명합니다. 이는 지도 및 비지도 학습을 통해 발생할 수 있습니다. 이를 달성하기 위해 딥 러닝 애플리케이션은 인공 신경망(ANN)이라는 계층화된 알고리즘 구조를 사용합니다. 무엇보다 기존의 머신러닝 알고리즘은 선형회귀나 의사결정트리와 같이 다소 단순한 구조를 가지고 있는 반면, 딥러닝은 인공신경망을 기반으로 합니다. 이 다층 ANN은 인간의 두뇌처럼 복잡하게 얽혀 있습니다. 둘째, 딥 러닝 알고리즘은 인간의 개입이 훨씬 적습니다. Tesla의 예를 들어보겠습니다. 정지 신호 이미지 인식이 보다 전통적인 머신러닝 알고리즘의 경우 소프트웨어 엔지니어는 수동으로 기능과 분류자를 선택하여 이미지를 정렬하고 출력이 필요한지 확인하고 그렇지 않은 경우 알고리즘을 조정합니다. 그러나 딥 러닝 알고리즘의 특징은 자동으로 추출되고 알고리즘은 자체 오류로부터 학습합니다.