머신러닝 알고리즘의 종류 정리 📚

머신러닝 알고리즘은 크게 지도학습(Supervised Learning), 비지도학습(Unsupervised Learning), 강화학습(Reinforcement Learning), 딥러닝(Deep Learning)으로 나눌 수 있습니다. 각각의 유형에는 다양한 알고리즘이 있으며, 목적에 따라 적절한 방법을 선택해야 합니다.

🔹 1. 지도학습 (Supervised Learning)

정답(Label)이 주어진 데이터로 학습하는 방식으로, 입력(X)과 출력(Y)이 존재하며, 모델이 X → Y 관계를 학습합니다.

✅ 지도학습 주요 알고리즘

알고리즘 설명 주요 활용 분야

KNN (K-Nearest Neighbors)	가장 가까운 이웃 데이터 기반으로 분류 또는 회귀 수행	이미지 분류, 의료 진단
선형 회귀 (Linear Regression)	입력 변수와 출력 변수의 선형 관계를 찾음	주가 예측, 집값 예측
로지스틱 회귀 (Logistic Regression)	분류 문제에 사용되는 회귀 모델 (시그모이드 함수)	스팸 메일 분류, 질병 진단
SVM (Support Vector Machine)	초평면을 이용하여 데이터를 분류	얼굴 인식, 문서 분류
의사결정나무 (Decision Tree)	데이터를 트리 형태로 분류	고객 이탈 예측, 의료 진단
랜덤 포레스트 (Random Forest)	여러 개의 결정 트리를 결합한 모델	금융 사기 탐지, 질병 예측
XGBoost / LightGBM	부스팅 기법을 활용한 강력한 ML 모델	Kaggle 대회, 금융 분석

🔹 2. 비지도학습 (Unsupervised Learning)

정답(Label)이 없는 데이터로 학습하는 방식으로, 데이터의 패턴을 학습하여 군집화(Clustering)나 차원 축소(Dimensionality Reduction)를 수행합니다.

✅ 비지도학습 주요 알고리즘

알고리즘 설명 주요 활용 분야

K-평균 군집화 (K-Means Clustering)	데이터를 K개의 그룹으로 자동 분류	고객 세분화, 이미지 압축
DBSCAN	밀도가 높은 데이터 포인트를 군집화	이상 탐지, 데이터 노이즈 제거
PCA (Principal Component Analysis)	고차원 데이터를 저차원으로 축소	이미지 압축, 유전자 데이터 분석
Autoencoder	신경망 기반 차원 축소 기법	이상 탐지, 데이터 압축

🔹 3. 강화학습 (Reinforcement Learning)

보상(Reward)과 벌점(Penalty)을 통해 학습하는 방식으로, AI가 환경에서 행동하면서 보상을 최대로 하는 방법을 학습합니다.

✅ 강화학습 주요 알고리즘

알고리즘 설명 주요 활용 분야

Q-learning	보상을 최대로 하는 행동을 학습	게임 AI, 로봇 제어
Deep Q-Network (DQN)	딥러닝 기반 Q-learning	알파고, 자율주행
PPO (Proximal Policy Optimization)	정책 기반 강화학습	로봇 컨트롤, 주식 투자
A3C (Asynchronous Advantage Actor-Critic)	멀티스레드 학습 방식 강화학습	실시간 게임 AI

🔹 4. 딥러닝 (Deep Learning)

딥러닝(Deep Learning)은 머신러닝의 한 분야로, **인공신경망(Neural Networks)**을 기반으로 합니다.

✅ 딥러닝 주요 알고리즘

알고리즘 설명 주요 활용 분야

CNN (Convolutional Neural Network)	이미지 분석을 위한 신경망	얼굴 인식, 자율주행
RNN (Recurrent Neural Network)	순차 데이터 학습	음성 인식, 기계 번역
LSTM (Long Short-Term Memory)	긴 시퀀스를 처리하는 RNN	주가 예측, 챗봇
GAN (Generative Adversarial Network)	데이터를 생성하는 신경망	딥페이크, 이미지 생성
Transformer	자연어 처리에 최적화된 신경망	챗GPT, 번역 모델

🚀 머신러닝 알고리즘 선택 가이드

어떤 알고리즘을 선택해야 할까요?

문제 유형 추천 알고리즘

이진 분류 (0 또는 1 예측)	로지스틱 회귀, SVM, 랜덤 포레스트
다중 클래스 분류	랜덤 포레스트, XGBoost, 신경망
연속값 예측 (회귀)	선형 회귀, 랜덤 포레스트, XGBoost
비슷한 데이터 그룹화	K-평균, DBSCAN
이미지 분석	CNN
자연어 처리	Transformer (BERT, GPT)
시계열 데이터 분석	LSTM, RNN
게임 AI, 로봇 제어	강화학습 (DQN, PPO)

📌 결론

머신러닝에는 다양한 알고리즘이 존재하며, 데이터의 특성과 문제 유형에 따라 적절한 방법을 선택하는 것이 중요합니다. 데이터가 많고 복잡한 경우 딥러닝을, 데이터가 적고 해석이 필요한 경우 전통적인 머신러닝 알고리즘을 활용하면 효과적입니다.

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