기계 학습 모델의 개념 이해

기계 학습의 맥락에서 모델은 예측이나 결정을 내리는 데 사용할 수 있는 시스템 또는 프로세스의 수학적 표현입니다. "모델"이라는 용어는 다음을 포함하여 광범위한 항목을 나타낼 수 있습니다. 통계 모델: 회귀 분석과 같은 통계 기술을 사용하여 변수 간의 관계를 설명하는 수학적 모델입니다.
2. 기계 학습 모델: 입력과 출력 간의 관계를 학습하기 위해 데이터를 학습한 알고리즘으로, 예측을 하거나 새 데이터를 분류하는 데 사용할 수 있습니다. 예로는 의사결정 트리, 신경망, 지원 벡터 머신이 있습니다.
3. 물리적 모델: 물체의 움직임, 유체의 흐름 또는 전기 회로의 동작과 같은 물리적 시스템의 동작을 설명하는 수학적 모델입니다.
4. 시뮬레이션 모델: 시간이 지남에 따라 시스템 또는 프로세스의 동작을 시뮬레이션하는 수학적 모델로, 다양한 조건에서 시스템 동작을 연구하고 미래 동작에 대해 예측할 수 있습니다.
5. 경제 모델: 상품과 서비스에 대한 수요와 공급, 가격 변동, 정책 변화의 영향과 같은 경제 시스템의 동작을 설명하는 수학적 모델입니다.
6. 금융 모델: 이는 주가 변동, 채권 수익률 및 다양한 투자의 위험과 같은 금융 시스템의 동작을 설명하는 수학적 모델입니다.
7. 마케팅 모델: 소비자의 행동과 마케팅 캠페인이 구매 결정에 미치는 영향을 설명하는 수학적 모델입니다.
8. 운영 연구 모델: 운송 네트워크, 물류 시스템 및 공급망과 같은 복잡한 시스템의 동작을 설명하는 수학적 모델입니다. 결정. 특정 유형의 모델은 사용되는 상황과 분석 목표에 따라 달라집니다.