머신러닝 알고리즘의 다양한 종류와 특징
오늘은 머신러닝 알고리즘 다양한 종류와 특징, 그리고 어떻게 활용되고 있는지 알아보겠습니다. 머신러닝 알고리즘의 이해 머신러닝은 인공지능(AI)의 한 분야로, 컴퓨터가 학습을 통해 스스로 성능을 향상하는 능력을 갖추게 하는 알고리즘에 중점을 두고 있습니다. 이러한 머신러닝 알고리즘은 크게 지도학습, 비지도학습, 강화학습으로 나뉘며, 각각의 특징을 갖고 있습니다. 지도학습(Supervised Learning) 지도학습은 레이블이 지정된 훈련 데이터를 활용하여 모델을 학습시키는 방법으로, 이를 통해 모델은 입력 데이터와 출력 데이터 간의 관계를 학습하게 됩니다. 대표적인 지도학습 알고리즘으로는 선형회귀, 로지스틱 회귀, 결정 트리, 랜덤 포레스트, K-최근접 이웃(KNN), 서포트 벡터 머신(SVM) 등이 ..
2023. 12. 12.