🔸날짜🔸
2021.08.09(월)
🔸제목🔸
[29] Azure ML Studio(classic) 이진 분류 알고리즘 :: Two Class Classification Algorithm
🔸내용🔸
Binary Classification (Two Class Classification,이진 분류)
결과의 종류가 2가지로 나오는 경우 선택하게 되는 알고리즘
Supervised Learning(지도학습)의 Classification(분류)에 속함으로 label이 꼭 필요
- Logistic Regression
- 매우 잘 알려진 통계적 기법
- 다양한 분류 문제에 활용
- 데이터가 간단할 때 빠른 속도로 모델을 만들어줌.
- Bayes Poing Machine
- 베이지안 접근법 활용한 분류 알고리즘
- Overfiting을 피해 일반화된 모델 생성
- Averaged Perceptron
- 인공 신경의 초기 모델
- 간단한 데이터셋 학습
- Neural Network
- 여러층의 인공 신경 망
- 복잡한 데이터를 학습하는 데 용이
- 학습에 오랜 시간이 소요됨.
- SVM(Support Vector Machine)
- 초기 머신러닝 알고리즘
- 다양한 분류 문제를 풀기 적합
- Logistic Regression을 풀었을 때 성능에 불만족을 느낄 시 이용
- Locally Deep SVM
- 기존 SVM보다 속도 향상
- Feature의 갯수가 많은 데이터를 학습할 때 용이
- Boosted Decision Tree
- 높은 정확도가 필요한 경우
- 메모리 사용량이 많음.
- Decision Forest
- Decision Tree를 여러 개 만듦.
- 복잡한 데이터, 높은 정확도가 필요한 경우
- 효율적인 메모리 사용
- Decision Jungle
- Forest보다 좀 더 발전된 단계
- Overfitting 피해 일반화된 모델
- 효율적인 메모리 사용
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