0 기계 학습 최적의 도구 - 2025

기계 학습에 대한 자주 묻는 질문

지도 학습과 비지도 학습의 차이는 무엇인가요?

지도 학습은 예측 또는 분류를 위해 레이블이 지정된 데이터를 사용하여 모델을 훈련하며, 비지도 학습은 클러스터링 또는 차원 축소를 위한 레이블이 지정되지 않은 데이터에서 패턴을 찾습니다.

머신 러닝에 필요한 데이터 양은 얼마나 되나요?

필요한 데이터 양은 문제의 복잡성과 선택한 알고리즘에 따라 다릅니다. 일반적으로 보다 복잡한 문제와 모델이 더 많은 데이터 집합을 필요로 합니다.

일반적인 머신 러닝 알고리즘은 무엇인가요?

일반적인 알고리즘으로는 선형 회귀, 로지스틱 회귀, 의사 결정 트리, 랜덤 포레스트, 서포트 벡터 머신 및 신경망이 있습니다.

머신 러닝에서 과적합을 어떻게 처리하나요?

과적합은 모델 훈련 중 교차 검증, 정규화, 드롭아웃 및 조기 중지와 같은 기술을 사용하여 완화할 수 있습니다.

머신 러닝에서 특징 선택의 역할은 무엇인가요?

특징 선택은 주어진 문제에 가장 관련성 있는 특징을 식별하여 모델 성능을 향상시키고 복잡성을 줄이며 해석의 용이성을 향상시키는 데 도움이 됩니다.

머신 러닝은 시계열 예측에 사용할 수 있나요?

예, 순환 신경망(RNN), 장단기 기억(LSTM) 네트워크 및 자기회귀 모델과 같은 머신 러닝 기술은 시계열 예측에 자주 사용됩니다.