머신러닝 알고리즘 분류 • 머신러닝 알고리즘 분류 ✔ 4종류의 학습 작업 구조인 수치 예측, 분류, 군집화, 패턴 감지 중에서 프로젝트에 적합한 작업 결정 • 작업 알고리즘 선정으로 유도 • 패턴 감지 수행 후 연관된 규칙 활용 유사 데이터와 알고리즘 매칭 • 유사한 군집화 문제 ✔ K-평균 알고리즘 활용 ✔ 수치 예측 활용 수단 : 회귀 분석 또는 회귀 트리 ✔ 분류에 적합한 학습 문제와 최적화된 분류기를 일치시키기 위해 많은 분석 필요 데이터와 알고리즘 차이 • 알고리즘의 다양한 차이 ✔ 분류 문제 구조 : 의사 결정 트리 유형은 이해하기 쉬운 모델로 구성 ✔ 신경망 모델 : 해석 면에서 고난이도로 구성 ✔ 신경망을 통해 잘 예측한 경우도 예측에 대해 설명할 수 없다면 응용 불가