기계 학습의 수학

기계 학습의 회귀에는 독립 변수 또는 특성과 종속 변수 또는 결과 간의 관계를 이해하는 것이 포함됩니다. 회귀의 주요 목표는 변수 간의 확립된 관계를 기반으로 지속적인 결과를 예측하는 것입니다.

기계 학습은 데이터에서 통찰력을 추출하고 예측하는 방식에 혁명을 일으켰습니다. 이 분야에 사용되는 다양한 기술 중에서 회귀는 기본적인 접근 방식입니다.

회귀 모델은 예측 분석에서 중요한 역할을 하며, 이를 통해 놀라운 정확도로 추세를 예측하고 결과를 예측할 수 있습니다. 이러한 모델은 레이블이 지정된 훈련 데이터를 활용하여 입력 특성과 원하는 결과 간의 기본 패턴과 연관성을 학습합니다. 이러한 지식을 통해 모델은 새로운 데이터와 보이지 않는 데이터에 대해 정보에 입각한 예측을 할 수 있게 되어 금융, 의료, 소매 등 다양한 영역에서 가능성의 세계를 열어줍니다.

머신러닝에서 회귀란 무엇인가요?

통계적 방법인 회귀분석은 독립변수 또는 특성과 종속변수 또는 결과 사이의 관계를 이해하는 데 중요한 역할을 합니다. 이 관계가 추정되면 결과 예측이 가능해집니다. 기계 학습 영역 내에서 회귀는 중요한 연구 분야를 구성하며 예측 모델의 필수 구성 요소를 형성합니다.

회귀를 접근 방식으로 활용하면 지속적인 결과를 예측할 수 있어 데이터를 통한 예측 및 결과 예측에 대한 귀중한 통찰력을 얻을 수 있습니다.

기계 학습의 회귀에는 일반적으로 데이터 포인트를 통해 가장 적합한 선을 그리는 것이 포함되며, 최적의 맞춤을 달성하기 위해 각 점과 선 사이의 거리를 최소화하는 것을 목표로 합니다. 이 기술을 사용하면 변수 간의 관계를 정확하게 추정할 수 있어 정확한 예측과 정보에 입각한 의사 결정이 가능해집니다.

분류와 함께 회귀는 지도 기계 학습의 주요 응용 프로그램 중 하나를 나타냅니다. 분류에는 학습된 특징을 기반으로 개체를 분류하는 반면, 회귀에서는 지속적인 결과를 예측하는 데 중점을 둡니다. 분류와 회귀 모두 레이블이 지정된 입력 및 출력 훈련 데이터에 의존하는 예측 모델링 문제입니다. 정확한 라벨링은 모델이 기능과 결과 간의 관계를 이해할 수 있도록 해주기 때문에 중요합니다.

회귀 분석은 다양한 독립 변수와 종속 변수 또는 결과 간의 관계를 이해하는 데 광범위하게 사용됩니다. 회귀 기법으로 훈련된 모델은 추세와 결과를 예측하고 예측하는 데 사용됩니다. 이러한 모델은 레이블이 지정된 훈련 데이터를 통해 입력 데이터와 출력 데이터 간의 관계에 대한 지식을 획득하여 미래 추세를 예측하고, 보이지 않는 데이터의 결과를 예측하거나, 과거 데이터의 격차를 해소할 수 있습니다.

레이블이 지정된 훈련 데이터가 전체 모집단을 대표하도록 감독 기계 학습에 주의를 기울여야 합니다. 교육 데이터의 대표성이 부족하면 예측 모델이 새로운 데이터와 보이지 않는 데이터를 정확하게 반영하지 않는 데이터에 과적합되어 배포 시 예측이 부정확해질 수 있습니다. 회귀 분석의 특성을 고려할 때 정확한 모델링을 위해서는 적절한 기능을 선택하는 것이 중요합니다.

기계 학습의 회귀 유형

머신러닝에는 다양한 유형의 회귀가 활용될 수 있습니다. 이러한 알고리즘은 고려하는 독립 변수의 수와 처리하는 데이터 유형이 다릅니다. 더욱이, 다양한 유형의 기계 학습 회귀 모델은 독립 변수와 종속 변수 사이의 뚜렷한 관계를 가정합니다. 예를 들어 선형 회귀 기술은 선형 관계를 가정하므로 비선형 관계가 있는 데이터 세트에는 적합하지 않을 수 있습니다.

기계 학습의 몇 가지 일반적인 회귀 유형은 다음과 같습니다.

• 단순 선형 회귀: 데이터 포인트들 사이에 직선을 그려서 라인과 데이터 사이의 오차를 최소화하는 기법입니다. 이는 종속 변수와 단일 독립 변수 간의 선형 관계를 가정하는 기계 학습에서 가장 간단한 형태의 회귀 중 하나입니다. 단순 선형 회귀는 최적의 직선에 의존하기 때문에 이상치가 발생할 수 있습니다.
• 다중 선형 회귀: 다중선형회귀는 독립변수가 여러 개인 경우에 사용됩니다. 다항식 회귀는 다중 선형 회귀 기술의 예입니다. 여러 독립 변수를 고려할 때 단순 선형 회귀에 비해 더 나은 적합성을 제공합니다. 결과 선은 2차원에 그려지면 데이터 포인트를 수용할 수 있도록 곡선이 됩니다.
• 로지스틱 회귀: 로지스틱 회귀는 종속변수가 참, 거짓, 성공, 실패 두 가지 값 중 하나를 가질 때 활용됩니다. 종속변수가 발생할 확률을 예측할 수 있습니다. 로지스틱 회귀 모델에는 이진 출력 값이 필요하며 시그모이드 곡선을 사용하여 종속 변수와 독립 변수 간의 관계를 매핑합니다.

이러한 유형의 회귀 기술은 변수 간의 관계를 분석하고 다양한 기계 학습 애플리케이션에서 예측을 수행하는 데 유용한 도구를 제공합니다.

기계 학습에서 회귀의 상호 작용

기계 학습의 회귀는 주로 예측 분석에 사용되므로 추세 예측과 결과 예측이 가능합니다. 독립변수와 결과 사이의 관계를 이해하기 위해 회귀 모델을 훈련함으로써 원하는 결과에 기여하는 다양한 요인을 식별하고 분석할 수 있습니다. 이러한 모델은 다양한 설정에서 응용 프로그램을 찾고 여러 가지 방법으로 활용할 수 있습니다.

기계 학습 모델에서 회귀의 주요 용도 중 하나는 새로운 데이터와 보이지 않는 데이터를 기반으로 결과를 예측하는 것입니다. 데이터 특징과 종속 변수 간의 관계를 포착하는 레이블이 지정된 데이터에 대한 모델을 교육함으로써 모델은 향후 시나리오에 대해 정확한 예측을 할 수 있습니다. 예를 들어, 조직은 회귀 기계 학습을 사용하여 다양한 요소를 고려하여 다음 달 매출을 예측할 수 있습니다. 의료 분야에서 회귀 모델은 특정 기간 동안 일반 인구의 건강 추세를 예측할 수 있습니다.

회귀 모델은 분류 및 회귀 문제 모두에 일반적으로 사용되는 지도 기계 학습 기술을 사용하여 훈련됩니다. 분류에서 모델은 얼굴 인식이나 스팸 이메일 감지와 같은 기능을 기반으로 개체를 분류하도록 훈련됩니다. 반면 회귀 분석은 급여 변화, 주택 가격, 소매 판매 등 지속적인 결과를 예측하는 데 중점을 둡니다. 데이터 특징과 출력 변수 간의 관계 강도는 레이블이 지정된 훈련 데이터를 통해 캡처됩니다.

회귀 분석은 데이터세트 내의 패턴과 관계를 식별하는 데 도움이 되며 이러한 통찰력을 새로운 데이터와 보이지 않는 데이터에 적용할 수 있도록 해줍니다. 결과적으로 회귀는 다양한 기능과 원하는 결과 간의 관계를 이해하도록 모델을 훈련하는 금융 관련 애플리케이션에서 중요한 역할을 합니다. 이를 통해 포트폴리오 성과, 재고 비용 및 시장 추세를 쉽게 예측할 수 있습니다. 그러나 기계 학습 모델은 조직의 의사 결정 프로세스에 영향을 미치고 예측의 근거를 이해하는 것이 중요하므로 설명 가능성을 고려하는 것이 중요합니다.

기계 학습 모델의 회귀는 다음을 포함한 다양한 애플리케이션에서 일반적으로 사용됩니다.

지속적인 결과 예측: 회귀모형은 주택가격, 주가, 매매 등 지속적인 결과를 예측하기 위해 사용됩니다. 이러한 모델은 과거 데이터를 분석하고 입력 특성과 원하는 결과 간의 관계를 학습하여 정확한 예측을 가능하게 합니다.

소매 판매 및 마케팅 성공 예측: 회귀 모델은 향후 소매 판매 또는 마케팅 캠페인의 성공을 예측하는 데 도움이 됩니다. 과거 데이터를 분석하고 인구통계, 광고비 지출, 계절적 추세 등의 요소를 고려함으로써 이러한 모델은 자원을 효과적으로 할당하고 마케팅 전략을 최적화하는 데 도움이 됩니다.

고객/사용자 동향 예측: 회귀 모델은 스트리밍 서비스나 전자상거래 웹사이트와 같은 플랫폼에서 고객 또는 사용자 동향을 예측하는 데 활용됩니다. 이러한 모델은 사용자 행동, 선호도 및 다양한 기능을 분석하여 개인화된 추천, 타겟 광고 또는 사용자 유지 전략에 대한 통찰력을 제공합니다.

데이터 세트에서 관계 설정: 회귀 분석은 데이터 세트를 분석하고 변수와 출력 간의 관계를 설정하는 데 사용됩니다. 상관 관계를 식별하고 다양한 요인의 영향을 이해함으로써 기계 학습의 회귀는 통찰력을 발견하고 의사 결정 프로세스에 정보를 제공하는 데 도움이 됩니다.

금리나 주가 예측: 회귀모형을 적용하면 다양한 요인을 고려하여 금리나 주가를 예측할 수 있습니다. 이러한 모델은 과거 시장 데이터, 경제 지표 및 기타 관련 변수를 분석하여 미래 추세를 예측하고 투자 의사 결정을 지원합니다.

시계열 시각화 만들기: 회귀 모델은 시간에 따라 데이터가 표시되는 시계열 시각화를 생성하는 데 활용됩니다. 회귀선이나 곡선을 데이터 포인트에 맞춰 이러한 모델은 추세와 패턴을 시각적으로 표현하여 시간 종속 데이터의 해석과 분석을 돕습니다.

이는 기계 학습의 회귀가 예측을 하고, 관계를 밝히고, 데이터 기반 의사 결정을 가능하게 하는 데 중요한 역할을 하는 일반적인 응용 프로그램의 몇 가지 예에 불과합니다.

기계 학습의 회귀와 분류

회귀와 분류는 지도형 기계 학습의 두 가지 기본 작업이지만 서로 다른 목적으로 사용됩니다.

리그레션 출력으로 연속적인 숫자 값을 예측하는 데 중점을 둡니다. 목표는 입력 변수(독립 변수 또는 특성이라고도 함)와 연속형 대상 변수(종속 변수 또는 결과라고도 함) 간의 관계를 설정하는 것입니다. 회귀 모델은 레이블이 지정된 훈련 데이터로부터 학습하여 이 관계를 추정하고 새로운, 보이지 않는 데이터에 대해 예측합니다.

회귀 작업의 예로는 주택 가격 예측, 주식 시장 가격 또는 기온 예측이 있습니다.

분류반면에 범주형 레이블이나 클래스 멤버십을 예측하는 작업을 다룹니다. 이 작업에는 해당 기능을 기반으로 사전 정의된 클래스 또는 범주에 입력 데이터 포인트를 할당하는 작업이 포함됩니다. 분류 모델의 출력은 이산적이며 클래스 레이블 또는 클래스 확률을 나타냅니다.

분류 작업의 예로는 이메일 스팸 감지(이진 분류) 또는 이미지 인식(다중 클래스 분류)이 있습니다. 분류 모델은 레이블이 지정된 훈련 데이터로부터 학습하고 다양한 알고리즘을 사용하여 보이지 않는 데이터에 대해 예측합니다.

---

인공 지능 만들기 101

---

회귀와 분류는 모두 지도 학습 작업이며 레이블이 지정된 훈련 데이터를 사용한다는 측면에서 유사점을 공유하지만 생성되는 출력의 성격 측면에서는 다릅니다. 기계 학습의 회귀는 연속적인 숫자 값을 예측하는 반면, 분류는 데이터 포인트를 개별 클래스 또는 범주에 할당합니다.

회귀와 분류 사이의 선택은 당면한 문제와 대상 변수의 성격에 따라 달라집니다. 원하는 결과가 연속적인 값이면 회귀가 적합합니다. 결과에 개별 범주 또는 클래스 레이블이 포함된 경우 분류가 더 적절합니다.

기계 학습에서 회귀를 사용하는 작업 분야

기계 학습의 회귀는 다양한 산업 분야의 기업에서 귀중한 통찰력을 얻고 정확한 예측을 하며 운영을 최적화하기 위해 널리 활용됩니다. 금융 부문에서 은행과 투자 회사는 회귀 모델을 사용하여 주가를 예측하고, 시장 동향을 예측하고, 투자 포트폴리오와 관련된 위험을 평가합니다. 이러한 모델을 통해 금융 기관은 정보에 입각한 결정을 내리고 투자 전략을 최적화할 수 있습니다.

전자상거래 거인 처럼 아마존 및 Alibaba 고객 행동을 예측하고, 추천을 개인화하고, 가격 책정 전략을 최적화하고, 제품 수요를 예측하기 위해 기계 학습에 회귀를 많이 사용합니다. 이러한 기업은 방대한 양의 고객 데이터를 분석하여 개인화된 쇼핑 경험을 제공하고 고객 만족도를 향상하며 매출을 극대화할 수 있습니다.

. 의료 산업, 회귀 분석은 조직에서 환자 데이터를 분석하고, 질병 결과를 예측하고, 치료 효과를 평가하고, 자원 할당을 최적화하는 데 사용됩니다. 회귀 모델을 활용하여 의료 서비스 제공자와 제약 회사는 환자 치료를 개선하고 고위험 개인을 식별하며 표적 개입을 개발할 수 있습니다.

소매 체인같은 월마트 및 목표, 회귀 분석을 활용하여 매출을 예측하고, 재고 관리를 최적화하며, 소비자 구매 행동에 영향을 미치는 요소를 이해합니다. 이러한 통찰력을 통해 소매업체는 제품 제공, 가격 전략 및 마케팅 캠페인을 최적화하여 고객 요구를 효과적으로 충족할 수 있습니다.

물류 및 운송 회사 처럼 UPS 및 페덱스 회귀를 활용하여 배송 경로를 최적화하고 배송 시간을 예측하며 공급망 관리를 개선합니다. 이들 기업은 과거 데이터를 분석하고 다양한 요소를 고려함으로써 운영 효율성을 높이고 비용을 절감하며 고객 만족도를 향상시킬 수 있습니다.

마케팅 및 광고 대행사 회귀 모델을 사용하여 고객 데이터를 분석하고, 캠페인 성과를 예측하고, 마케팅 지출을 최적화하고, 특정 고객 부문을 타겟팅합니다. 이러한 통찰력을 통해 마케팅 전략을 맞춤화하고 캠페인 효과를 개선하며 투자 수익을 극대화할 수 있습니다.

보험 회사 회귀를 활용하여 위험 요인을 평가하고, 프리미엄 가격을 결정하고, 과거 데이터와 고객 특성을 기반으로 청구 결과를 예측합니다. 보험사는 회귀 모델을 활용하여 위험을 정확하게 평가하고, 데이터 기반 인수 결정을 내리고, 가격 책정 전략을 최적화할 수 있습니다.

에너지 및 유틸리티 회사 회귀를 사용하여 에너지 수요를 예측하고, 자원 할당을 최적화하고, 장비 고장을 예측합니다. 이러한 통찰력을 통해 에너지 생산, 분배, 유지 관리 프로세스를 효율적으로 관리할 수 있어 운영 효율성이 향상되고 비용이 절감됩니다.

통신 회사 회귀 분석을 사용하여 고객 데이터를 분석하고, 고객 이탈을 예측하고, 네트워크 성능을 최적화하고, 서비스 수요를 예측합니다. 이러한 모델은 통신 회사가 고객 유지를 강화하고 서비스 품질을 개선하며 네트워크 인프라 계획을 최적화하는 데 도움이 됩니다.

거대 기술 기업은 다음과 같습니다. 구글, Microsoft및 페이스북 검색 알고리즘을 최적화하고 추천 시스템을 개선하며 플랫폼 전반에 걸쳐 사용자 경험을 향상시키기 위해 기계 학습의 회귀에 크게 의존하고 있습니다. 이들 회사는 사용자 데이터와 행동을 지속적으로 분석하여 사용자에게 개인화되고 관련성 높은 콘텐츠를 제공합니다.

최대 포장

기계 학습의 회귀는 지속적인 결과를 이해하고 예측하는 강력한 기술로 사용됩니다. 독립 변수와 종속 변수 사이의 관계를 설정하는 기능을 갖춘 회귀 모델은 예측 분석 분야에서 필수적인 도구가 되었습니다.

이러한 모델은 레이블이 지정된 훈련 데이터를 활용하여 재무, 의료, 판매를 포함한 다양한 영역에 걸쳐 귀중한 통찰력과 정확한 예측을 제공할 수 있습니다.

단순 선형 회귀, 다중 선형 회귀, 로지스틱 회귀 등 사용 가능한 다양한 유형의 회귀 모델은 다양한 관계를 포착하고 예측 정확도를 최적화하는 유연성을 제공합니다.

우리가 기계 학습에서 회귀의 잠재력을 계속 활용함에 따라 회귀가 의사 결정 및 예측에 미치는 영향은 의심할 여지 없이 데이터 기반 관행의 미래를 형성할 것입니다.

• SEO 기반 콘텐츠 및 PR 배포. 오늘 증폭하십시오.
• PlatoAiStream. Web3 데이터 인텔리전스. 지식 증폭. 여기에서 액세스하십시오.
• 미래 만들기 w Adryenn Ashley. 여기에서 액세스하십시오.
• PREIPO®로 PRE-IPO 회사의 주식을 사고 팔 수 있습니다. 여기에서 액세스하십시오.
• 출처: https://dataconomy.com/2023/06/05/what-is-regression-in-machine-learning/