[2021/09/14] 머신러닝 알고리즘

태웅이형

 

AutoML(자동 머신 러닝)

머신 러닝을 실제 문제에 적용하는 작업을 자동화하는 프로세스

맨 처음엔 예측 모델에서 각 요소의 상대적 중요도를 측정하는데만 사용

 

데이터 사전처리, 특징 추출에 사용할 수 있게 만들어짐

데이터 변환, 알고리즘 선택까지 될 수 있도록 만들어짐

 

단계별로 자동화 할 수 있음

불린, 이진숫자 등등

 

오픈소스

auto-sklearn, aws꺼, microsoft 오픈 소스 auto ml 툴킷 등등

 

많이 쓰는

auto-sklearn

 

 

재은님

 

CatBoost

시계열이 없으면 안되는데 자동으로 채워주기도함

랜덤으로 섞어주기도하는데 어려워서 잘모르겠음

 

 

태규형

 

nn

ANN - 제일 기본적인 모델, 무조건 전부다 연결되 있어야함?

DNN - 히든파라미터를 많이 늘렸다 - 적은정보로 여러 결과값 도출

ex) 신장박동만으로도 고혈압, 심장염등 알아낼 수 있음

CNN - 대표적인 3대 알고리즘 중 하나, stride 값 설명 등 학습과정 설명

ex) 알파고, 흑백->채색사진

RNN - 순환신경망, 히든 파라미터를 계속 넣어서 학습

ex) 파파고, 억양 분류?

GAN - 사진 -> 비슷한 사진 -> 비교, 수정