반응형 머신러닝2 머신러닝(ML) 알고리즘 알고리즘 카테고리 분류 - 지도학습, 비지도학습, 강화학습 머신러닝 알고리즘은 크게 지도학습, 비지도학습, 강화학습으로 분류됩니다. 각 카테고리에 속하는 주요한 알고리즘들을 간단히 살펴보겠습니다. 1. 지도학습 (Supervised Learning) 지도학습은 입력 데이터와 정답(label) 쌍을 통해 학습하는 방법입니다. 주어진 입력에 대해 정확한 출력을 예측하는 모델을 학습합니다. 주요한 지도학습 알고리즘으로는 다음과 같은 것들이 있습니다: 1. 선형 회귀 (Linear Regression) 2. 로지스틱 회귀 (Logistic Regression) 3. 의사결정 트리 (Decision Trees) 4. 랜덤 포레스트 (Random Forests) 5. K-최근접 이웃 (K-Nearest Neighbors) 6. 서포트 벡터 머신 (Support Vector.. 2023. 5. 18. Python 머신러닝 라이브러리 비교 : Scikit-learn, TensorFlow, Keras 및 PyTorch 파이썬은 기계 학습 및 데이터 과학에서 가장 인기 있는 언어 중 하나로 부상했습니다. 다양한 기능을 제공하고 다양한 요구를 충족하는 풍부한 머신 러닝 라이브러리 생태계를 제공합니다....라고 하는데. 한번 시작해볼까 하다가도 라이브러리가 너무 많이 존재해서 뭐가뭔지 잘 모르겠네요. 그래서 그 중 가장 유명한 네 가지 파이썬 머신러닝 라이브러리인를 비교해보고자 합니다. 1. Scikit-learn: Scikit-learn은 전통적인 기계 학습 작업에 널리 사용되는 라이브러리입니다. 데이터 전처리, 피쳐 추출, 모델 선택 및 평가를 위한 포괄적인 도구 세트를 제공합니다. Scikit-learn의 주요 기능은 다음과 같습니다: - 간단하고 직관적인 API를 제공하므로 다양한 수준의 전문 지식을 가진 사용자가 .. 2023. 5. 16. 이전 1 다음 반응형
