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머신러닝 분석 Top 15

양한마리 2024. 6. 3. 12:07
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인공지능 ( 머신러닝 ( 딥러닝 ) )

머신러닝 분석 Top 15


📌 회귀 분석 (Regression Analysis)


  • 선형 회귀 (Linear Regression)
    종속 변수와 하나 이상의 독립 변수 간의 선형 관계를 모델링합니다. 예측과 회귀 분석에 사용됩니다.
  • 로지스틱 회귀 (Logistic Regression)
    종속 변수가 범주형일 때 사용되며, 이진 분류 문제에 널리 활용됩니다.

📌 분류 분석 (Classification Analysis)


  • 서포트 벡터 머신 (Support Vector Machine, SVM)
    고차원 공간에서 데이터 분리를 위한 초평면을 찾습니다. 비선형 문제 해결이 가능합니다.
  • K-최근접 이웃 (K-Nearest Neighbors, K-NN)
    새로운 데이터 포인트의 클래스를 K개의 이웃 데이터 포인트의 클래스에 따라 예측합니다.
  • 나이브 베이즈 (Naive Bayes)
    확률 기반 분류 기법으로, 텍스트 분류에 널리 사용됩니다.
  • 인공 신경망 (Artificial Neural Networks, ANN)
    입력 데이터와 출력 데이터 간의 복잡한 비선형 관계를 학습하며, 이미지 인식 등에서 사용됩니다.

📌 군집화 분석 (Clustering Analysis)


  • K-평균 군집화 (K-Means Clustering)
    데이터 포인트를 K개의 클러스터로 그룹화합니다.
  • 계층적 군집화 (Hierarchical Clustering)
    데이터 포인트를 계층 구조로 군집화합니다. 덴드로그램을 사용해 시각화합니다.

📌 앙상블 학습 (Ensemble Learning)


 

  • 랜덤 포레스트 (Random Forest)
    여러 개의 의사결정나무를 사용해 앙상블 예측을 수행합니다.
  • 그래디언트 부스팅 머신 (Gradient Boosting Machine, GBM)
    여러 개의 약한 예측 모델을 순차적으로 학습해 강력한 예측 모델을 만듭니다.

📌 기타 분석 (Other Analysis)


  • 주성분 분석 (Principal Component Analysis, PCA)
    데이터의 차원을 축소하여 데이터의 중요한 구조를 파악합니다.
  • 연관 규칙 학습 (Association Rule Learning)
    데이터 항목 간의 흥미로운 관계를 찾아내며, 장바구니 분석에 사용됩니다.
  • 확률적 그래픽 모델 (Probabilistic Graphical Models, PGM)
    확률 변수 간의 조건부 종속성을 그래프로 표현하며, 복잡한 확률 관계를 모델링합니다.
  • 강화 학습 (Reinforcement Learning, RL)
    에이전트가 환경과 상호작용하며 보상을 최대화하는 행동을 학습합니다.
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