알아야 할 최고의 머신 러닝 모델

인공 지능과 머신 러닝의 힘을 활용하려면 최고의 머신 러닝 모델 중 일부를 알고 있어야 합니다. 머신 러닝 모델은 수십 개가 있으므로 프로젝트에 머신 러닝 모델을 선택할 때 약간 혼란스러울 수 있습니다. 이 게시물에서는 프로젝트에 따라 사용할 수 있는 최고의 머신 러닝 모델 중 일부에 대해 이야기하겠습니다.

알아야 할 최고의 머신 러닝 모델

다음 프로젝트, 인스턴스, 시나리오에 대한 머신 러닝 모델과 알고리즘 목록이 있습니다.

시계열 예측을 위한 머신 러닝 모델

데이터 분석에서 시계열 예측은 다양한 머신 러닝 알고리즘에 의존하며, 각각 고유한 강점이 있습니다. 그러나 가장 많이 사용되는 두 가지에 대해 이야기하겠습니다.

• 장단기 메모리 네트워크: 장단기 메모리(LSTM) 네트워크는 시퀀스에서 학습하는 데 특히 효과적인 순환 신경망(RNN) 유형으로, 시계열 데이터에 적합합니다. 사라지는 기울기 문제로 인해 장기 종속성에 어려움을 겪는 기존 RNN과 달리 LSTM은 장기간 정보를 유지할 수 있습니다. 이는 정보 흐름을 관리하는 게이트를 포함하는 고유한 아키텍처를 통해 달성되며, 이를 통해 시계열 데이터에서 복잡한 패턴을 포착할 수 있습니다.
• 랜던 포레스트: 랜덤 포레스트는 앙상블 학습 방법(여기서는 두 개 이상의 학습자)입니다. 훈련하는 동안 여러 개의 의사결정 트리를 구축한 다음 예측을 평균화합니다. 원래 시계열을 위한 것이 아니지만 지연 변수를 포함하여 예측에 맞게 조정할 수 있습니다. 랜덤 포레스트는 많은 기능을 처리할 수 있으며 과적합될 가능성이 낮아 복잡한 데이터 세트에 적합한 선택입니다.

가장 좋은 결과를 얻으려면 이 두 가지 모델과 VAR, ARIRA, Prophet 모델 등 몇 가지 다른 모델을 통합할 수 있습니다.

주식 예측을 위한 머신 러닝 모델

주식은 무작위이지만, 동시에 이 무작위성에도 패턴이 있습니다. 프로젝트가 주식 예측을 목표로 하는 경우 아래에 언급된 모델 중 하나 또는 둘 다를 사용하는 것이 좋습니다.

• 결정 트리: 결정 트리는 결정이나 예측을 하는 데 도움이 되는 일종의 흐름도입니다. 속성에 대한 결정이나 테스트를 위한 노드, 이러한 결정의 결과에 대한 분기, 최종 결과나 예측에 대한 리프 노드가 있습니다. 각 내부 노드는 속성에 대한 테스트를 나타내고, 각 분기는 테스트 결과를 나타내며, 각 리프 노드는 클래스 레이블이나 연속 값을 나타냅니다.
• 신경망: 신경망은 인간 뇌의 복잡한 기능을 모방한 컴퓨터 모델입니다. 데이터를 처리하고 학습하는 상호 연결된 노드 또는 뉴런으로 구성됩니다. 이를 통해 머신 러닝에서 패턴 인식 및 의사 결정과 같은 작업이 가능합니다. 신경망을 잘 훈련시키면 주식의 마스터로 기능할 수 있습니다.

그러나 주식 패턴을 파악하는 것은 매우 까다로울 수 있으므로 이 모델에만 지나치게 의존해서는 안 되며, Randon Forest나 LSTM과 같은 다른 모델을 통합해서 사용해야 합니다.

다중 클래스 분류를 위한 머신 러닝 모델

이제 가장 일반적인 머신 러닝 작업 중 하나인 다중 클래스 분류에 대해 논의해 보겠습니다. 여기서 우리의 작업은 이전 데이터의 도움을 받아 정보를 살펴보고 분류할 수 있는 모델을 초안하는 것입니다. 모델은 각 클래스에 대한 고유한 패턴을 찾기 위해 훈련 데이터 세트를 분석합니다. 그런 다음 이러한 패턴을 사용하여 미래 데이터의 범주를 예측합니다. 가장 일반적인 알고리즘과 모델 중 두 가지가 아래에 나와 있습니다.

• SVM은 많은 정보를 다루고 패턴을 찾는 데 능숙하므로 다양한 분야에서 유용합니다. 이러한 모든 편의 기능을 통해 데이터를 모니터링하고 분류하는 데 사용할 수 있습니다.
• 여기에는 Multinomial Naive Bayes, Bernoulli Naive Bayes, Gaussian Naive Bayes가 포함됩니다. Naive Bayes 분류기는 베이즈 정리에 기반한 분류 알고리즘 그룹입니다. 그것은 단지 하나의 알고리즘이 아니라, 모두 같은 원칙을 따르는 알고리즘의 패밀리입니다. 분류되는 모든 특징 쌍은 서로 독립적입니다.

이 기능에는 신경망(위에 언급된 세부 정보)을 사용할 수도 있습니다.

회귀를 위한 머신 러닝 모델

회귀는 가장 필요한 특징 중 하나인 연속 값을 예측하는 데 사용됩니다. 그래서 여기에는 다양한 알고리즘이 있습니다. 다음 두 가지는 시작해야 할 것입니다.

• 선형 회귀: 선형 회귀는 머신 러닝에서 널리 사용되는 알고리즘입니다. 이는 데이터 세트에서 핵심 변수를 선택하여 미래 값과 같은 출력 변수를 예측하는 것을 포함합니다. 이 알고리즘은 공항에서 매일 비행하는 횟수를 예측하는 것과 같이 연속 레이블이 있는 경우에 적합합니다. 선형 회귀의 표현은 y = ax + b입니다.
• 릿지 회귀: 릿지 회귀는 또 다른 인기 있는 ML 알고리즘입니다. y = Xβ + ϵ 공식을 사용합니다. 이 경우 ‘y’는 종속 변수에 대한 N*1 관측치 벡터를 나타내고 ‘X’는 회귀 행렬입니다. 회귀 계수는 N*1 벡터인 ‘β’로 표시되고 ‘ϵ’은 오류 벡터를 나타냅니다.

사용할 수 있는 다른 회귀 기법으로는 신경망 회귀, 올가미 회귀, 랜덤 포레스트, 결정 트리 회귀, SVM, 다항식 회귀, 가우시안 회귀, KNN 모델 등이 있습니다.

소규모 데이터 집합을 위한 머신 러닝 모델

소규모 데이터 세트를 다루는 경우 사용할 수 있는 ML 모델이 몇 가지 있습니다.

• Elastic Net: Elastic Net은 여러 개의 상관 관계가 있는 피처가 있는 시나리오를 처리하기 위해 Lasso(L1) 및 Ridge(L2) 회귀 방법을 결합하는 기술입니다. Lasso의 희소성과 Ridge의 정규화 사이에서 균형을 이룹니다. Elastic Net이 소규모 데이터 세트에 사용되는 이유는 상관 관계가 높은 예측 변수를 처리할 때 더 좋기 때문입니다. 또한 L1 및 L2 정규화를 모두 결합하기 때문에 한 가지 형태의 정규화만 사용하는 모델에 비해 과적합을 더 효과적으로 방지할 수 있습니다.
• 단일 은닉 신경망: 단일 은닉 신경망의 경우 입력과 출력 신경망 레이어가 하나뿐입니다. 단순성으로 인해 데이터를 구현하고 이해하기가 더 쉬워지는데, 이는 소규모 데이터 세트를 다룰 때 필요한 것입니다. 또한 정보를 일반화하고 해석하기가 더 쉬워집니다.

소규모 데이터 세트에는 선형 판별 분석, 이차 판별 분석, 일반화 선형 모델 등 다양한 다른 모델을 사용할 수 있으며, 이러한 모델 중 가장 유용한 모델에는 다음이 있습니다.

빅데이터 세트를 위한 머신러닝 모델

대규모 데이터 세트 또는 빅 데이터를 처리하는 것은 귀중한 통찰력을 얻을 수 있는 잠재력을 가지고 있지만 고유한 과제를 안겨줍니다. 이전에 논의한 모든 모델을 사용할 수 있으며, 소규모 및 대규모 데이터 세트에 대해 언급된 모델은 제외합니다. 그러나 여기서 가장 큰 문제는 이렇게 많은 양의 데이터를 처리하는 것입니다. 따라서 여기서 언급된 모델과 알고리즘은 엄청난 양의 데이터를 처리하는 것을 목표로 합니다.

• 일괄 처리: 일괄 처리란 대규모 데이터 세트를 더 작은 데이터 세트(배치 또는 패킷)로 나누고 모델을 각 배치에서 점진적으로 학습시키는 기술입니다. 이 방법은 대규모 데이터 세트에서 흔히 발생하는 문제인 과적합을 방지하고 학습 프로세스를 더 관리하기 쉽게 만듭니다.
• 분산 컴퓨팅: 분산 컴퓨팅은 여러 머신이나 프로세서에 데이터와 작업을 분산하여 대규모 복잡한 머신 러닝 모델의 학습 속도를 높이는 것을 의미합니다. Apache Hadoop 및 Apache Spark와 같은 프레임워크는 분산 컴퓨팅을 위한 강력한 플랫폼을 제공합니다.

대규모 데이터 세트의 경우 선형 회귀 및 신경망과 같은 다른 ML 모델을 사용할 수도 있습니다.

가장 좋은 머신러닝 모델은 무엇인가?

다양한 머신 러닝 모델에는 나이브 베이즈, KNN, 랜덤 포레스트, 부스팅, 에이다부트, 선형 회귀 등이 있습니다. 그러나 선택해야 하는 모델은 상황 또는 작업 중인 프로젝트에 따라 달라집니다. 위에서 언급한 몇 가지 사례와 사용할 수 있는 최상의 모델과 알고리즘을 언급했습니다.

4가지 머신 러닝 모델은 무엇입니까?

네 가지 머신 러닝 모델은 지도 학습 모델, 비지도 학습 모델, 반지도 학습 모델, 강화 학습 모델입니다. 각각 고유한 장점이 있으므로 모두 함께 사용해야 합니다.