AI 제품 관리자가 꼭 읽어야 할 책! 머신러닝 알고리즘을 시작하기 위한 초보자 가이드

Qujie 기계 학습 알고리즘에 대한 내용은 다음 기사의 주제입니다. 이 글은 AI 제품 관리자인 학생들을 위해 공유되었으며, 이제 막 이 분야에 입문한 학생들에게 적극 추천합니다!

우리는 이전에 인공 지능 산업, 제품 관리자의 두 번째 곡선, 두 직위의 차이점에 대해 이야기했습니다. 이번에는 다음 단계인 흥미로운 기계 학습 알고리즘에 대해 더 깊이 파고들 것입니다.

머신러닝 알고리즘은 다소 이해하기 어려울 수도 있습니다. 저를 포함한 많은 분들이 처음에는 수식을 사용하지 않고 사례 형태로만 제시하려고 노력하고 있습니다. 부분에.

1. 머신러닝 알고리즘 개요

우선, 머신러닝 알고리즘의 기본 개념을 이해해 봅시다.

머신러닝은 컴퓨터가 데이터를 통해 학습하고 개선하는 방법이며, 머신러닝 알고리즘은 이를 달성하기 위한 도구입니다

간단히 말하면, 기계 학습 알고리즘은 입력 데이터를 기반으로 학습한 다음, 학습된 지식을 기반으로 예측이나 결정을 내릴 수 있는 규칙 또는 모델의 집합입니다.

재미있는 순간: 신비한 보물찾기에 참여하고 있다고 상상해 보세요. 게임에서는 보물 지도를 바탕으로 보물의 위치를 ​​찾아야 합니다. 이 보물지도는 데이터이며, 여러분이 해야 할 일은 데이터를 분석하여 보물을 찾는 것뿐입니다. 실생활에서는 기계 학습 알고리즘을 통해 이 작업을 수행할 수 있습니다.

머신러닝 알고리즘은 대량의 데이터에서 패턴을 학습한 다음 이러한 패턴을 기반으로 예측이나 결정을 내릴 수 있는 지능적인 보물찾기 로봇과 같습니다. 머신러닝 알고리즘의 핵심 목표는 데이터에서 결과까지의 매핑 오류를 줄여 제품을 더욱 지능적이고 정확하게 만드는 것입니다.

기계 학습 알고리즘에는 광범위한 응용 시나리오가 있습니다. 일반적인 응용 프로그램에는 분류 문제, 클러스터 분석 및 회귀 문제가 포함됩니다. 이 세 가지 응용 시나리오에는 실제 생활에 고유한 응용 프로그램이 있습니다. 다음으로 각각의 적용 시나리오와 실제 적용 사례를 소개하겠습니다

2. 분류 문제

1) 응용 시나리오: 분류 판단, 라벨 예측, 행동 예측.

2) 해결 원리: 알려진 데이터를 훈련하고 알려지지 않은 데이터를 예측합니다(두 가지 분류 및 다중 분류 포함. 예측 결과에 "0/1, 예/아니요"와 같이 두 개의 이산 값만 있는 경우). 2개의 분류여야 하며, 예측 결과가 "A/B/C"와 같이 여러 이산 값인 경우 다중 분류입니다.

일반적인 분류 알고리즘에는 다음이 포함됩니다.

1. 결정 트리: 결정 트리는 일련의 질문을 통해 데이터를 분류하는 트리 구조 기반 분류 알고리즘입니다.
2. 지원 벡터 머신(Support Vector Machine): 지원 벡터 머신은 데이터 공간에서 최대 마진 초평면을 찾아 분류를 수행하는 기하학적 개념을 기반으로 하는 분류 알고리즘입니다.

4) 사례: 스팸 방지

스팸 필터링은 전형적인 분류 문제입니다. 이 문제를 해결하기 위해 서포트 벡터 머신 알고리즘을 사용할 수 있습니다. 모델을 훈련함으로써 이메일의 키워드, 보낸 사람 및 기타 정보를 기반으로 이메일이 스팸인지 정상인지 정확하게 판단할 수 있습니다

3. 시나리오 2: 클러스터 분석

1) 적용 시나리오: 사용자 그룹화, 사용자 초상화

2) 솔루션 원리: 클러스터 분석은 데이터 집합을 여러 범주로 나누는 프로세스입니다. 이러한 범주는 데이터의 본질적인 속성이나 유사성을 기반으로 합니다. 그 특징을 한 마디로 요약하면 '깃털 같은 새들이 모여든다'이다.

3) 일반적인 클러스터링 알고리즘

1. K-평균 클러스터링: K-평균 클러스터링은 거리 기반 클러스터링 알고리즘입니다. 데이터 포인트 사이의 거리를 반복적으로 계산하여 K개의 카테고리로 나눕니다.
2. 계층적 클러스터링: 계층적 클러스터링은 거리 기반 클러스터링 알고리즘입니다. 데이터 포인트 간의 거리를 계산하여 유사한 데이터 포인트를 하나의 카테고리로 점진적으로 나눕니다.

4) 사례: 고객 세분화

고객 세분화를 위한 일반적인 클러스터 분석 애플리케이션입니다. K-평균 클러스터링 알고리즘을 사용하여 고객을 소비량, 구매 빈도 및 기타 속성에 따라 다양한 카테고리로 그룹화하여 정확한 마케팅 전략을 세울 수 있습니다

4. 시나리오 3: 회귀 문제

1) 적용 시나리오: 향후 가격과 매출을 예측합니다.

2) 해결 원리: 샘플의 분포에 따라 그래프(직선/곡선)를 맞추고 방정식 시스템을 구성하고 매개변수를 입력하며 향후 특정 값을 예측합니다.

3) 일반적인 회귀 알고리즘

1. 선형 회귀: 선형 회귀는 선형 관계를 기반으로 하는 회귀 알고리즘입니다. 데이터 포인트 간의 선형 관계를 맞춰 미래 데이터를 예측합니다.
2. 결정 트리 회귀: 결정 트리 회귀는 트리 구조를 기반으로 하는 회귀 알고리즘입니다. 일련의 질문을 통해 목표값을 예측합니다.
3. 지원 벡터 머신 회귀: 지원 벡터 머신 회귀는 기하학적 개념을 기반으로 한 회귀 알고리즘입니다. 데이터 공간에서 최대 마진 초평면을 찾아 목표값을 예측합니다.

4) 케이스 주가 예측

주가 예측은 전형적인 회귀 문제입니다. 선형 회귀를 사용하거나 벡터 머신 회귀 알고리즘을 지원하여 과거 주가 데이터를 기반으로 미래 주가를 예측할 수 있습니다.

5. 마지막 한마디

요약하자면 이 글의 주요 목적은 주류 머신러닝 알고리즘을 소개하는 것입니다. 다음으로 세 가지 응용 시나리오의 알고리즘을 하나씩 분석하겠습니다. 알고 싶은 알고리즘 지식이 있다면 댓글란에 공유해주세요. 함께 만들고 공유해 보세요

그것이 당신에게 영감을 줄 수 있기를 바랍니다. 어서!

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