머신러닝(ML)은 X-레이 분석에서 주식 시장 예측, 그리고 추천 시스템에 이르기까지 다양한 응용 분야에서 놀라운 성과를 보여주고 있습니다. 이러한 광범위한 적용 범위 때문에 머신러닝 시장은 2022년 217억 달러에서 2029년 2099억 1천만 달러로 성장할 것으로 예상되고 있습니다. 이와 같이 머신러닝 알고리즘의 중요성이 날로 커지고 있는 만큼, 관련 분야의 전문가가 되기 위해서는 이를 깊이 있게 이해하는 것이 필수입니다.
2024년 머신러닝 알고리즘 10가지
1. 선형 회귀 (Linear Regression)
선형 회귀 는 연속적인 값(예: 판매 수치나 주택 가격)을 예측하고 예측하는 데 사용되는 지도 학습 기법입니다. 이를 통해 입력 변수(X)와 출력 변수(Y) 간의 관계를 직선으로 나타낼 수 있습니다. 선형 회귀를 통해 다양한 사례에서 변수가 어떻게 상호 작용하는지를 파악하고 예측할 수 있습니다.
2. 로지스틱 회귀 (Logistic Regression)
로지스틱 회귀 는 이진 분류 작업에 주로 사용되는 지도 학습 알고리즘입니다. 특정 입력이 한 클래스에 속하는지 아닌지를 예측하는 데 유용합니다. 예를 들어, 이메일이 스팸인지 아닌지를 분류하는 작업에 유용하게 활용될 수 있습니다.
3. 나이브 베이즈 (Naive Bayes)
나이브 베이즈 는 베이즈 정리를 기반으로 한 지도 학습 알고리즘입니다. 입력 요소가 독립적으로 작용한다고 가정하고 조건부 확률을 통해 분류 작업을 수행합니다. 이 알고리즘은 문서 분류, 이메일 스팸 필터링 및 감정 분석 등의 작업에 주로 사용됩니다.
4. 의사 결정 나무 (Decision Tree)
의사 결정 나무는 결정적인 질문을 연속적으로 던져가며 데이터를 분류하는 지도 학습 알고리즘입니다. 이 알고리즘의 구조는 간단하고 해석하기 쉬워 많은 데이터 세트 분석에 활용됩니다.
5. 랜덤 포레스트 (Random Forest)
랜덤 포레스트 는 여러 개의 의사 결정 나무를 기반으로 예측을 수행하는 앙상블 기법입니다. 각각의 나무는 별도의 데이터 샘플에서 학습되며, 그들의 예측을 집계하여 최종 예측을 만듭니다. 이는 과적합 문제를 줄이는 데 효과적입니다.
6. K-최근접 이웃 (K-Nearest Neighbor, KNN)
K-최근접 이웃(KNN) 은 입력 데이터와 가장 가까운 K개의 데이터를 기반으로 분류하거나 예측하는 지도 학습 알고리즘입니다. 이웃의 다수결 투표로 새로운 데이터를 분류하며, 단순하지만 효과적인 알고리즘입니다.
7. K-평균 클러스터링 (K-Means Clustering)
K-평균 클러스터링 은 데이터를 여러 클러스터로 그룹화하는 비지도 학습 알고리즘입니다. 각 클러스터는 센트로이드 중심을 가지고 있으며, 유사한 데이터 포인트를 하나의 그룹으로 묶습니다. 빅 데이터를 다루는 데 유용하며 패턴 인식에 자주 사용됩니다.
8. 서포트 벡터 머신 (Support Vector Machine, SVM)
서포트 벡터 머신(SVM) 은 분류 작업에 자주 사용되는 지도 학습 알고리즘입니다. 이 알고리즘은 데이터 집합을 최대한 분리하는 경계(하이퍼플레인)를 찾는 데 중점을 둡니다. 작은 데이터 세트에서도 높은 신뢰도를 보입니다.
9. 어프라이어리 알고리즘 (Apriori)
어프라이어리 알고리즘은 주로 연관 규칙 마이닝에 사용되는 비지도 학습 알고리즘입니다. 고객의 구매 데이터를 분석하여 자주 함께 구매되는 항목 집합을 발견하고, 이를 바탕으로 추천 시스템을 구축하는 데 활용됩니다.
10. 그래디언트 부스팅 (Gradient Boosting)
그래디언트 부스팅 은 약한 예측 모델들을 조합하여 강력한 모델을 만드는 앙상블 기법입니다. 각 단계에서 이전 모델의 오류를 보완해 나가며 점차적으로 성능을 향상시키는 알고리즘입니다. 복잡한 문제를 다루는 데 효과적입니다.
맺음말
지금까지 2024년 머신러닝 알고리즘 10가지 대해서 소개하고 각 알고리즘의 개념과 적용 사례를 설명하였습니다.
이 글을 통해 머신러닝 알고리즘의 기본 개념과 그 응용 방법에 대해 더 깊이 이해할 수 있기를 바랍니다.
