휴대전화를 스크롤하다가 다음에 보고 싶은 것이 무엇인지 이상하게 아는 것 같은 느낌이 드셨나요? 아니면 웹사이트에서 귀하가 관심을 갖고 있다는 것을 “알았”기 때문에 온라인에서 엄청난 할인을 받을 수도 있습니다. 이것이 바로 기계 학습(ML) 모델의 솜씨입니다. 즉, 배후의 천재입니다. 하지만 이러한 기술적인 용어가 여기저기 돌아다니다 보면 길을 잃기 쉽습니다.
이 블로그에서는 전문 용어를 해독하고 세상을 조용히 형성하고 있는 상위 5개 ML 모델을 소개합니다.
1. 선형 회귀
시험을 위해 벼락치기 공부를 해서 좋은 성적을 거뒀던 때를 기억하시나요? 선형 회귀는 그 결과를 예측할 수 있었습니다. 이는 기본적으로 과거 데이터를 분석하여 미래 추세를 예측하는 숫자의 수정구슬입니다. 주식 중개인은 이를 사용하여 시장 동향을 추측하고 기업은 이를 사용하여 판매 수치를 예측합니다. 이를 강력한 추세선으로 생각하면 사물 간의 연결을 그려 다음에 무슨 일이 일어날지 미리 알 수 있습니다.
2. 의사결정나무
일련의 "예" 또는 "아니요" 질문에 대답하여 기술 문제를 해결한 적이 있습니까? 이것이 의사결정 트리의 핵심 아이디어입니다. 그들은 탐정과 같아서 복잡한 문제를 나무처럼 뻗어나가는 일련의 질문으로 분해합니다. 이러한 접근 방식을 통해 스팸 이메일을 필터링하거나 의사가 증상에 따라 질병을 진단하도록 돕는 등의 작업에 적합합니다. 그들은 트렌치 코트를 입지 않을 수도 있지만 케이스(또는 데이터 세트)를 해독하는 방법을 확실히 알고 있습니다.
3. 랜덤 포레스트
영화에 대한 그룹 토론을 기억하십니까? 사람마다 독특한 관점을 가지고 오죠? 랜덤 포레스트도 비슷하게 작동합니다. 이 모델은 각각 약간 다른 "질문 스타일"을 갖는 여러 의사결정 트리를 결합합니다. 그들의 통찰력을 모아 어떤 단일 트리보다 더 정확한 예측을 목표로 합니다. 신뢰할 수 있는 결과를 제공하기 위해 다양한 모델의 강점을 활용하는 팀 노력이라고 생각하세요.
4. 신경망
우리의 두뇌는 구름 속에서 익숙한 얼굴을 보는 것과 같은 패턴을 인식하는 데 놀라울 정도로 뛰어납니다. 신경망은 이 능력에서 영감을 얻었습니다. 이러한 모델은 정보를 처리하는 상호 연결된 레이어를 통해 인간 두뇌의 구조를 모방합니다. 방대한 양의 데이터에 대한 교육을 받은 이들은 패턴과 관계를 식별하는 방법을 배웁니다. 이는 이미지 인식(사진에서 친구 태그 지정 등)이나 자연어 이해(예: 온라인 채팅 챗봇)와 같은 작업에 이상적입니다.
5. K-최근접이웃
파티에서 비슷한 관심사를 가진 사람들에게 끌리는 자신을 발견한 적이 있습니까? KNN(K-Nearest Neighbors)도 동일한 논리를 사용합니다. 이 모델은 알려지지 않은 새로운 데이터에 가장 가까운(또는 가장 유사한) 데이터 포인트를 식별합니다. '이웃'의 특성을 분석하여 새 포인트가 속할 수 있는 카테고리나 값을 예측합니다. 이러한 접근 방식은 과거 구매 내역을 기반으로 제품을 추천하거나 손으로 쓴 숫자를 분류하는 등의 작업에서 빛을 발합니다.
이는 다양한 분야에서 혁신을 주도하는 놀라운 ML 모델 중 일부에 불과합니다. 복잡하게 들리더라도 핵심 원리를 이해하면 기계 학습의 놀라운 기능에 눈을 뜨게 됩니다. 결국, 이러한 모델은 지속적으로 발전하고 있으며, 아마도 미래에 게임 체인저를 구축하는 사람이 될 수도 있습니다.
