AI 알고리즘의 일반적인 유형

AI 모델의 목적은 하나 이상의 알고리즘을 사용하여 결과를 예측하거나 다양한 유형의 여러 입력 간의 관계를 이해하려고 노력하여 의사 결정을 내리는 것입니다. 이러한 작업에 접근하는 방식은 AI 모델마다 다르며, AI 개발자는 여러 알고리즘을 배포하여 목표나 기능을 달성할 수 있습니다. 선형 회귀는 종종 단순한 선 그래프로 표시되는 하나 이상의 X 입력값과 Y 출력값 간의 선형 관계를 매핑합니다. 로지스틱 회귀는 이진 X 변수(예: 참 또는 거짓, 있음 또는 없음)와 Y 출력값 간의 관계를 매핑합니다. 선형 판별 분석은 시작 데이터가 별도의 범주 또는 분류로 나뉘는 경우를 제외하고 로지스틱 회귀와 같이 작동합니다. 의사 결정 트리는 의사 결정 트리가 결론에 도달할 때까지 입력 데이터 세트에 로직의 분지 패턴을 적용합니다. Naive Bayes는 시작 입력값 간에 관계가 없을 것이라고 가정하는 분류 기법입니다. K 근접 이웃은 상관 관계를 그래프로 표시할 때 유사한 특징을 가진 각각의 ...

원문링크 : AI 알고리즘의 일반적인 유형