[알고리즘] 필수로 알고 있어야 하는 머신러닝 알고리즘(Machine Learning Algorithms)

필수로 알고 있어야 하는 머신러닝 알고리즘(Machine Learning Algorithms)

---

포스트 난이도: HOO_Middle

[Notice] 포스트 난이도에 대한 설명

---

# Mahcine Learning Algorithms

인공지능 프로그래밍을 배울 생각이 있고 머신러닝을 구현하고 싶다면 기본적으로 알아두면 좋은 알고리즘들이 있다.

특정 프로그램을 만들 때 자주 사용하는 라이브러리를 알아두면 좋은 것처럼 머신러닝을 돌려서 인공지능 프로그램을 만들고 싶다면 알고 있어야 하는 알고리즘들이다.

이 외에도 상황과 조건에 따라 사용되는 알고리즘이 많겠지만 이제 막 인공지능 프로그래밍을 배울 생각이 있다면 아래에 주어지는 알고리즘들을 알고 있으면 인공지능 프로그래밍을 공부하는데 도움이 될 것이다

아래에 필자가 추천한 기본적인 인공지능 알고리즘들 중에서는 컴퓨터 관련 학과 학부생이라면 이미 학부 수업 때 들어본 알고리즘이 있을 수도 있다.

또한 아래의 알고리즘이 꼭 머신러닝을 위해서 사용되어지는 알고리즘이 아니기 때문에 알아두어도 좋다.

예를 들면 데이터 시각화를 하는 과정에서도 머신러닝을 굳이 돌리지 않더라도 K-mean은 사용할 수 있다.

추가적으로 아래의 알고리즘의 경우에는 데이터 분석 및 데이터 사이언스에서 많이 사용되는 알고리즘들을 찾아볼 수 있다.

---

# List of Algorithms

• K-mean clustering algorithm
• Linear regression algorithm
• Logistic regression algorithm
• Decision Tree algorithm
• SVM
• KNN
• Naive bayes algorithm
• Random forest
• Apriori learning algorithm
• Principal component analysis algorithm

---

# 기본적인 머신러닝 알고리즘

사실 리스트 형식으로 알고리즘을 주어졌지만 알고리즘 특징별로 구분하면 Linear, Tree-based, Neural networks 등과 같이 나눌 수도 있다.

하지만 필자가 제시해놓은 알고리즘들은 특정 분야에 치중된 응용된 알고리즘이 아니기 때문에 인공지능 프로그래밍에 관심이 있거나 공부 중이라면 알아두기에 좋은 알고리즘들이다.

 

---