시작하며
머신러닝은 데이터를 분석하고 예측하기 위해 사용되는 방법이다. 여러가지 알고리즘들이 있지만, 그 중에서도 SVM과 KNN은 자주 사용되는 알고리즘으로 각각 강력한 특징을 가지고 있다. 이번 글에서는 SVM과 KNN이 머신러닝에서 어떻게 활용되는지에 대해 알아보고 적절한 상황에서 둘 중 어느 알고리즘이 사용되어야 하는지 고민해보려 한다.
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세부내용
1. 머신러닝의 알고리즘
머신러닝에서 자주 사용되는 주요 알고리즘으로는 로지스틱 회귀, 서포트 벡터 머신(SVM), K 최근접 이웃(KNN), 나이브 베이즈, 결정 트리, 랜덤 포레스트 등이 있습니다. 각 알고리즘은 다른 장점과 단점을 가지고 있기 때문에 적합한 문제에 따라 다른 알고리즘을 사용해야 합니다. 특히 SVM과 KNN은 머신러닝 분류 문제에서 특히 많이 사용되는 알고리즘입니다. SVM은 고차원 공간을 잘 구분하는 매우 강력한 분류기이며, KNN은 단순하고 빠르게 예측할 수 있는 알고리즘입니다. 따라서 머신러닝 분류 문제를 해결하기 위해서는 SVM과 KNN 모두 좋은 선택지입니다.
2. SVM의 이해
머신러닝에서 자주 사용되는 알고리즘 중 하나는 SVM(Support Vector Machine)이다. SVM은 데이터 분류를 위해 사용되는 응용 기계 학습 알고리즘이다. SVM은 적합한 데이터 집합에 데이터를 분류하기 위해 경계를 찾는다. 이 분류 경계는 데이터의 차원에 따라 다를 수 있다. 각 분류 경계는 두 개의 데이터 집합을 최대한 멀리 떨어진 경계로 나눈다. SVM은 데이터를 다차원 평면에 투영한 후, 데이터를 분류하기 위해 최적의 초평면을 찾는다. 그리고 이 초평면과 데이터 점 사이의 거리가 최대가 되는 데이터 점들을 서포트 벡터라고 한다. SVM이 분류하기 위해 이러한 서포트 벡터를 사용하는 것이다.
3. KNN의 이해
KNN(K-Nearest Neighbor)은 머신러닝 중 가장 기본적인 알고리즘으로 분류(Classification) 및 회귀(Regression)에 많이 사용됩니다. KNN 알고리즘은 개별 데이터 포인트(data point) 사이의 거리를 기반으로 이웃의 관계를 찾아내는 방법입니다. 즉, 이웃간 거리를 기반으로 학습된 데이터를 바탕으로 새로운 데이터의 클래스 또는 값을 예측하는 것을 말합니다. KNN 알고리즘은 새로운 데이터가 주어졌을 때, 이웃간의 거리를 계산하여 그 중 가장 가까운 K개의 데이터를 찾아내고, 그 중 가장 많이 나타나는 클래스를 예측하는 방식입니다. 이는 새로운 데이터가 주어질 때마다 새로운 학습 작업이 필요하지 않는 장점이 있습니다.
4. 두 알고리즘의 비교
머신러닝에서 자주 사용되는 알고리즘으로는 SVM과 KNN이 있습니다. SVM은 Support Vector Machine의 약자로 분류나 회귀 분석에 사용되는 알고리즘입니다. SVM은 입력값을 기반으로 두 개의 클래스로 분류하기 위해 가장 큰 마진을 갖는 경계면을 찾는다는 아이디어에 기반하는 알고리즘입니다. 반면 KNN은 K Nearest Neighbor의 약자로 분류 및 예측하기 위한 인공지능 알고리즘입니다. KNN은 입력값에 가장 가까운 K개의 데이터를 먼저 찾은 다음 가장 많은 데이터에서 가장 많이 나오는 라벨을 선택하는 방식입니다. 두 알고리즘은 분류 및 예측에 사용되는데 비교할 때, SVM은 입력값의 차원이 많을 경우 성능이 떨어지는 반면 KNN은 차원이 높아질수록 성능이 올라갑니다. 따라서 많은 차원과 다양한 데이터를 가지고 있는 분류 및 예측 문제에는 KNN이 더 적합하다고 할 수 있습니다.
5. 결론 및 정리
머신러닝 알고리즘은 다양하게 있으며, 그 중에서도 SVM과 KNN은 매우 인기가 많습니다. SVM은 이진 분류문제에 적합하고, KNN은 이웃간의 관계로 분류문제를 푸는데 적합합니다. 두 알고리즘 모두 높은 정확도를 보이며, 컴퓨팅 자원을 많이 사용하지 않으며, 모델을 구축하고 이해하기 쉽기 때문에 인기가 높습니다. 따라서, 머신러닝 알고리즘 중 SVM과 KNN을 사용하면 다양한 분류 문제를 해결할 수 있으며, 높은 정확도를 보여줍니다.
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맺음말
머신러닝 알고리즘을 고려할 때 가장 많이 등장하는 두 가지가 있습니다. 그것은 SVM(Support Vector Machine)과 KNN(K-Nearest Neighbours)입니다. SVM은 분류 및 회귀 모델링을 위한 강력한 기계 학습 알고리즘입니다. SVM은 선형과 반응 커브의 조합을 사용하여 다항식과 같은 복잡한 곡선을 그릴 수 있습니다. 반면에 KNN은 가장 가까운 이웃 사이의 거리를 기반으로 분류 및 회귀 모델링을 수행합니다. 두 알고리즘은 머신러닝에서 매우 중요한 역할을 하고 있으며, 적절한 알고리즘을 선택하는 것이 머신러닝 작업의 성공에 중요합니다.