더많은데이터,더많은질문,더나은답변

머신러닝알고리즘은통찰력생성생성더나은은결정패턴패턴을데데데데데데데에서자연자연패턴은의료，주식주식，에너지에너지부하예측등에서한결정을내리기내리기위해매일매일됩니다예를들어，미디어사이트는머신러닝에의존하여수백만의옵션을살펴보고또는또는동영상을00

머신러닝을언제사용해야합니까?

대용량데이터와많은변수가관련되어있지만기존공식이나방정식이없는복잡한작업이나문제에머신러닝을사용해보십시오。이좋은옵션입니다머신처리해야입니다상황처리해야해야러닝러닝러닝옵션입니다。

지도（监督）학습

지도（监督）머신러닝은은이있을있을때증거를기반으로예측을수행하는모델을작성작성작성작성작성작성작성지도학습알고리즘은알려진입력이터셋및및데이터에에대한예측하려고하는출력에대한알려진이터이터데있는경우（监督）학습을사용용。

지도지도학습은분류및회귀기법사용하여하여예측모델개발개발개발개발개발개발개발

분류기법은이메일이진짜또는스팸인지여부,종양이악성또는양성인지여부등의개별응답을예측합니다。분류모델은입력데이터를범주로분류합니다。일반적인응용분야에는의료이미징,음성인식,신용평가등이있습니다。

데이터에태그지정하거나범주화하거나특정그룹또는클래스로구분할수있는경우분류를사용합니다。예를들어수기인식을위한응용분야에서는문자와숫자를인식하기위한분류를사용합니다。이미지프로세싱및컴퓨터비전에서는객체탐지및이미지분할에비지도(无监督)패턴인식기법이사용됩니다。

분류를수행하기위한일반적인알고리즘에는SVM(金宝app支持向量机),提高了및袋装의사결정트리,k-最近的邻居,朴素贝叶斯,판별식분석,로지스틱회귀,신경망등이포함됩니다。

회귀기법은온도변화또는전력수요변동등의연속응답을예측합니다。일반적인응용분야에는전기부하예측,알고리즘트레이딩등이있습니다。

아이터범위범위로작업작업경우또는응답의의이실제실제（예：온도또는장비오류발생까지의의회귀기법을사용용

일반적인회귀알고리즘에는선형모델,비선형모델,정규화,단계적회귀,提高了및袋装의사결정트리,신경망,적응뉴로퍼지학습등이포함됩니다。

어떤머신러닝알고리즘을사용할지어떻게결정합니까？

수십개의지도학습및학습학습이있고각알고리즘에는다양한에이사용되기때문적합한을선택하는일은매우일처럼수수매우일일보일수있습니다。

최상의방법이나모든상황에맞는알고리즘은없습니다。적합한알고리즘을찾는것은어느정도는시행착오과정이라할수있습니다。경험이많은데이터과학자조차도시도해보지않으면알고리즘이적합한지여부를알수가없습니다。하지만알고리즘선택은작업중인데이터의크기와유형,데이터에서얻으려는통찰력,이통찰력을사용하는방식에따라서도달라집니다。

지도（监督）머신러닝과비지도（无人驾驶）머신러닝중무엇을선택할지대한가지지침은은다음과다음과다음과

• 온도나주가같은연속변수의미래가치등등에대한예측을작성웹캠비디오화면화면에서자동차제조업체식별하는등의의분류분류수행모델을학습해야해야할할지도（监督）학습을을합니다。
• 데이터를탐색해야하고데이터를클러스터로분할하는것과같이좋은내부표현을찾도록모델을훈련하려는경우비지도（无人监督）학습을을합니다。