기계 학습에 사용되는 5가지 공통 데이터 구조 및 알고리즘

이미지 인식, 자연어 처리 및 추천 시스템을 위한 강력한 데이터 구조를 통해 기계 학습 잠재력을 극대화합니다.

머신 러닝 알고리듬이 대규모 데이터 세트를 분석하고 조작하려면 효과적인 데이터 구조가 필수적입니다. 프로그래머와 데이터 과학자는 이러한 데이터 구조를 이해함으로써 성능을 향상시키고 프로그램을 최적화할 수 있습니다.

기계 학습에 사용되는 가장 일반적인 데이터 구조에 대해 알아봅니다.

 

 

기계 학습에 사용되는 5가지 공통 데이터 구조 및 알고리즘

 

 

머신러닝의 데이터 구조와 알고리즘

데이터 구조는 컴퓨터의 메모리에 데이터를 구성하고 저장하는 것을 말합니다. 기계 학습 프로세스는 공통 데이터 구조를 사용하여 각 단계에서 데이터를 효율적으로 저장하고 수정합니다.

기계 학습의 맥락에서 알고리즘은 모델을 훈련하고, 예측을 하고, 데이터를 분석하는 데 사용되는 수치 또는 계산 기술을 말합니다. 프로그래머는 특정 문제를 해결하거나 특정 작업을 완료하기 위해 알고리즘을 점진적으로 사용합니다.

 

 

1. 배열

배열은 데이터를 효율적으로 저장하고 검색하는 데 사용되는 기계 학습에서 필수적인 데이터 구조입니다. 벡터화된 작업과 일정한 시간의 요소 액세스로 인해 대규모 데이터 세트를 관리하는 데 탁월합니다.

어레이를 사용하면 데이터를 연속 메모리 블록에 쉽고 효과적으로 저장할 수 있습니다. 이들은 동일한 데이터 유형의 조각을 저장하여 기계 학습 작업에서 특징 벡터, 입력 데이터 및 레이블을 나타내는 데 적합할 수 있습니다.

다음 코드는 배열을 사용하여 데이터 집합을 저장하는 방법을 보여줍니다.

# Create an array to store a dataset

 

dataset = [2.5, 3.2, 1.8, 4.9, 2.1]

 

# Access elements in the array

 

print("First element:", dataset[0])

print("Third element:", dataset[2])

 

# Perform vectorized operations on the array

 

squared_values = [x ** 2 for x in dataset]

print("Squared values:", squared_values)

 

이 예제에서는 여러 숫자 값을 저장하는 데이터 집합이라는 배열을 만듭니다. 인덱스 표기법(예: 데이터 집합 [0])을 사용하여 배열의 개별 요소에 액세스하여 첫 번째 요소를 가져올 수 있습니다.

어레이는 어레이 크기에 관계없이 해당 요소에 대한 지속적인 액세스를 제공합니다.

어레이에는 또한 어레이의 모든 멤버에 대해 동시에 단일 작업을 실행하는 벡터화된 작업도 포함됩니다. 위의 예제는 목록 이해를 사용하여 데이터 집합 배열에서 각 멤버의 제곱 값을 계산합니다. 따라서 명시적인 루프 없이 정확하게 계산을 수행할 수 있습니다.

어레이와 라이브러리 및 아키텍처의 호환성은 머신 러닝의 주요 이점 중 하나입니다.

어레이는 NumPy, TensorFlow 및 sci-kit-learn과 같은 인기 있는 라이브러리에서 기계 학습 알고리듬의 로드를 단순화합니다. 이를 통해 데이터 처리 및 모델 교육 속도가 향상됩니다.

배열은 데이터를 효과적으로 저장하고 조작하기 위해 기계 학습에서 필수적인 데이터 구조입니다. 벡터화된 작업과 항목에 대한 일정한 시간 액세스 때문에 거대한 데이터 세트로 작업하고 계산을 수행하는 데 탁월합니다.

어레이를 사용하는 개발자는 기계 학습 활동에서 프로그램의 효율성을 향상시킬 수 있습니다.

 

 

2. 링크된 목록

링크된 목록은 특히 순차적 데이터를 처리하거나 데이터 파이프라인을 구축하기 위해 기계 학습에 사용되는 일반적인 데이터 구조입니다. 어레이와 달리 링크된 목록은 동적 메모리 할당을 제공하므로 다양한 길이의 데이터를 처리하는 데 적합합니다.

Python에서 링크드 리스트 구현을 이해하기 위한 예를 살펴봅니다. 

# Node class for a linked list

class Node:

def __init__(self, data):

self.data = data

self.next = None

# Creating a linked list

head = Node(1)

second = Node(2)

third = Node(3)

head.next = second

second.next = third

 

 

노드 간 포인터를 조정해야 하므로 링크된 목록에서 요소를 삽입하고 삭제하는 작업은 간단합니다. 이러한 품질 때문에 스트리밍 데이터를 사용하거나 실시간 업데이트가 필요할 때 필수적입니다.

 

 

3. 행렬

표 형식의 데이터를 효과적으로 표현하고 조작하려면 기계 학습의 기본 데이터 구조인 행렬을 사용해야 합니다. 논리적이고 구조적인 방식으로 데이터를 전달하는 2차원 배열입니다.

행렬 연산, 행렬 인수 분해 및 신경망은 기계 학습에서 행렬의 사용에 따라 달라집니다.

다차원 데이터를 저장하고 조작하기 위한 매트릭스 데이터 구조의 다용성은 기계 학습에 중요하게 만듭니다.

행과 열은 구조를 구성하며 각 요소는 데이터 점 또는 관심 있는 기능을 나타냅니다.

행렬 곱셈, 덧셈 및 뺄셈과 같은 행렬 연산은 빠르고 효율적인 수학 계산을 가능하게 합니다.

여기 기계 학습에서 행렬을 사용하는 예제 코드가 있습니다.

mport numpy as np

 

# Create a matrix

 

matrix = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

 

# Access elements in the matrix

 

print("Element at row 1, column 2:", matrix[1, 2])

 

# Perform matrix operations

 

transpose = matrix.T

sum_rows = np.sum(matrix, axis=1)

 

# Print the transpose and sum of rows

 

print("Transpose of the matrix:\n", transpose)

print("Sum of rows:", sum_rows)

 

 

코드 예제는 NumPy 라이브러리를 사용하여 행렬을 빌드하고 상호 작용합니다. 행렬을 생성하려면 np.array 함수를 사용합니다. 행 및 열 인덱스를 사용하면 특정 행렬 멤버에 액세스할 수 있습니다.

또한 이 코드는 행렬을 전치하는 방법과 np.sum 함수를 사용하여 행의 합을 계산하는 방법을 보여줍니다. np.sum 함수는 행렬 연산입니다.

매트릭스 계산은 기계 학습 응용 프로그램에서 일반적입니다. 선형 회귀 분석에서와 같이 입력 형상 및 대상 변수를 행렬로 나타낼 때 모델 매개변수를 신속하게 계산할 수 있습니다.

매트릭스는 신경망에서 전진 및 후진 전파 중 가중치와 활성화를 저장하여 효과적인 훈련 및 예측을 가능하게 합니다.

 

 

4. 의사결정 나무

의사 결정 트리라고 불리는 유연한 기계 학습을 위한 알고리즘은 계층 구조를 사용하여 입력 기능을 기반으로 판단을 생성합니다. 내부 노드는 특성을 나타내는 반면, 리프 노드는 클래스 레이블 또는 결과를 나타냅니다. 의사 결정 트리는 해석 가능성이 뛰어나며 분류 및 회귀 문제를 모두 처리할 수 있습니다.

의사 결정 트리는 기계 학습 결정을 분석하고 단순화합니다. 이러한 관계의 계층적 특성을 통해 형상과 대상 변수 사이의 복잡한 관계를 더 쉽게 이해할 수 있습니다.

sci-kit-learn 라이브러리를 사용하여 의사 결정 트리 분류기를 작성하는 방법의 예를 생각해 보십시오.

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier

from sklearn.datasets import load_iris

from sklearn.model_selection import train_test_split

from sklearn.metrics import accuracy_score

 

# Load the Iris dataset

 

iris = load_iris()

X, y = iris.data, iris.target

 

# Split the dataset into training and testing sets

 

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

 

# Create a Decision Tree classifier

 

clf = DecisionTreeClassifier()

 

# Train the Decision Tree classifier

 

clf.fit(X_train, y_train)

 

# Predict the classes for the test set

 

y_pred = clf.predict(X_test)

 

# Calculate the accuracy of the classifier

 

accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)

print("Accuracy:", accuracy)

 

 

위의 예에서 첫 번째 데이터 세트는 잘 알려진 아이리스 데이터 세트로, 분류 작업에 데이터 세트를 사용합니다. train_test_split 함수를 사용하여 데이터 세트를 교육 및 테스트 세트로 분할합니다. 더 디시전그런 다음 TreeClassifier 클래스를 사용하여 의사 결정 트리 분류기를 만듭니다.

적합 방법은 훈련 세트에서 분류자를 훈련시킵니다. 그런 다음 분류기의 정확도는 테스트 세트에 대한 예측과 accuracy_score 함수를 사용하여 계산됩니다.

의사 결정 트리는 적응력이 뛰어나고, 해석 가능하며, 수치 및 범주형 기능을 모두 처리할 준비가 되어 있다는 몇 가지 이점을 제공합니다. 비선형 관계를 가진 특성과 대상 변수를 식별할 수 있습니다.

또한 의사 결정 트리를 기본 알고리즘으로 사용하여 랜덤 포레스트와 같은 보다 복잡한 앙상블 기술을 구축할 수 있습니다.

의사 결정 트리는 분류 및 회귀 작업을 모두 관리할 수 있는 유연하고 이해하기 쉬운 기계 학습 알고리즘입니다. 계층 구조와 신속한 의사 결정은 다양한 영역에서 유용하게 사용됩니다.

머신 러닝 애플리케이션의 의사 결정 트리를 사용하여 기본 데이터 패턴을 이해하고 충분한 정보를 바탕으로 결론을 내릴 수 있습니다.

 

 

5. 신경망

인간 뇌의 신경 연결은 신경망으로 알려진 기계 학습 모델 클래스에 대한 영감의 원천입니다. 그들은 퍼셉트론 네트워크를 모방하는 상호 연결된 인공 뉴런으로 구성되어 있습니다.

이미지 인식, 자연어 처리 및 추천을 위한 시스템은 모두 복잡한 패턴을 이해하는 탁월한 능력 때문에 신경망을 사용합니다.

다음 예제에서는 TensorFlow 라이브러리를 사용하여 신경망을 생성하는 방법을 보여 줍니다.

import tensorflow as tf

 

# Creating a neural network model

 

model = tf.keras.models.Sequential()

model.add(tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'))

model.add(tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax'))

 

 

그것들은 숨겨진 레이어와 복잡한 디자인을 포함하기 때문에, 신경망은 믿을 수 없을 정도로 적응력이 뛰어납니다. 모델의 매개변수를 변경하고 경사 하강과 같은 최적화 방법을 사용하여 매개변수를 훈련할 수 있습니다.

 

 

머신러닝의 데이터 구조와 알고리즘

데이터 구조와 알고리즘을 사용하여 코드는 기계 학습 시스템의 속도, 확장성 및 해석 가능성을 향상시킵니다. 가장 적합한 설계는 주요 문제의 정확한 요구 사항에 따라 달라집니다. 모든 디자인에는 특정한 장점과 용도가 있습니다.

데이터 과학자는 다양한 기술과 데이터 유형을 정기적으로 실험하여 성능을 개선하고 모델을 미세 조정할 수 있습니다.

이러한 데이터 구조의 강점을 이용하여 머신 러닝의 잠재력을 극대화하고 이미지 인식, 자연어 처리 및 추천 시스템에서 획기적인 발전을 이룰 수 있습니다.