서포트 벡터 머신의 의미와 개념에 대해 알아봅시다.
서포트 벡터 머신의 의미와 개념 이해
서포트 벡터 머신은 무엇을 의미하나요? 기계 학습 현장에서는 초평면 형태로 데이터의 분포를 학습하는 데이터 분석 알고리즘을 말한다. 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine)은 분류 및 분석에 사용됩니다. 회귀 문제를 해결하는 데 사용할 수 있는 기계 학습 알고리즘입니다. Support Vector Machine은 줄여서 SVM이라고도 합니다. SVM(Support Vector Machine)은 분류를 위한 참조 경계를 정의하는 결정 경계의 데이터 분석 모델입니다. Support Support Vector Machine은 데이터를 두 그룹으로 분류할 때 서포트 벡터를 이용하여 데이터를 분리하는 경계로부터의 거리를 최대화하는 마진을 찾는 원리를 사용합니다. 여기서 서포트 벡터는 결정 경계에 가깝게 분포된 데이터 포인트입니다. 마진은 서포트 벡터와 의사결정 경계 사이의 간격을 의미합니다. 기존의 모든 데이터를 두 개의 그룹으로 분류한 후 새로운 데이터가 들어오면 해당 데이터가 두 그룹 중 어느 경계와 그룹에 속하는지 결정합니다. 데이터의 분포가 2차원인 경우 두 데이터 그룹을 구분하는 경계선은 직선 또는 곡선이지만, 데이터의 분포가 3차원인 경우 두 데이터 그룹을 구분하는 경계선은 직선 또는 곡선입니다. . 이것은 평면이나 곡면이 됩니다. 그리고 이를 더 확장하면 데이터의 차원이 커질수록 초평면(Hyperplane)이라는 경계로 데이터를 분리하고 분류하는 것이 가능해진다. 서포트 벡터 머신은 고차원 데이터에 대해서도 좋은 성능과 결과를 보여줍니다. 서포트 벡터 머신은 특히 패턴 인식 분야에서 높은 성능과 정확성을 자랑합니다.
지원 벡터 기계 의미 및 개념 설명
서포트 벡터 머신(Support Vector Machine)은 데이터를 두 그룹으로 나누는 분류나 회귀 문제에서 서포트 벡터를 이용하여 각 데이터에서 가장 먼 경계를 만들어 마진을 최대화하는 것을 목표로 데이터를 분리하고 분류하는 방법이다. 데이터 분석 분야의 머신러닝 기술과 알고리즘을 말합니다. 서포트 벡터 머신을 사용하면 빅데이터 데이터의 분류와 경계를 시각적으로 이해할 수 있습니다. 데이터가 2차원이라면 직선이나 곡선으로 분리될 수 있지만, 3차원 데이터라면 평면이나 곡선이 되고, 3차원 이상이라면 평면이 된다. 초평면(hyperplane)이라는 경계로 분리됩니다. 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine)을 SVM이라고 합니다. Support Vector Machine은 분류와 회귀에 사용됩니다(주로 회귀 문제에 사용됩니다.[서포트 벡터 머신(SVM)의 활용 영역]
분류 문제에서는 SVM을 사용할 때 두 클래스를 최대한 구분하는 경계선을 찾는 과정입니다. 여기서 서포트 벡터는 경계에 가장 가까운 데이터입니다. 각 클래스의 SVM 간 거리를 마진이라고 합니다. 서포트 벡터 머신에서 작업은 이 마진을 최대화하는 가장자리를 찾는 것입니다. 이를 통해 데이터 분류 문제를 해결할 수 있습니다. 회귀 문제에서는 SVM을 사용하면 모든 데이터에 대해 추세선을 찾아 추세선에서 벗어나는 범위가 최소화됩니다. 추세선에서 가장 먼 데이터와의 거리가 마진입니다. 데이터가 2차원인 경우 데이터의 경계와 추세선은 직선입니다. 그리고 데이터가 3차원인 경우 데이터의 경계와 추세선은 평면이거나 곡면입니다. 데이터가 3차원 이상의 고차원 데이터인 경우 기존의 2차원, 3차원 방식을 확장하여 각 차원에 적합한 경계면이나 추세선을 얻을 수 있습니다. 3차원 이상의 경계선과 추세선을 초평면(Hyperplane)이라고 합니다. 초평면은 선형 공간입니다. 서포트 벡터 머신에서는 분류 및 회귀 문제를 해결하기 위해 커널 트릭을 사용하여 데이터를 동일하거나 더 높은 차원으로 변환합니다. 커널 트릭은 모든 데이터에 동일한 기능을 적용하여 데이터의 분포를 변경합니다. 커널 함수의 일반적인 예로는 선형 표현식, 다항식, 방사형 기저 함수 및 시그모이드 함수가 있습니다. 커널 트릭을 이용하여 2차원 데이터를 3차원 데이터로 확장한 후 초평면을 구함으로써 분류 문제를 해결할 수 있습니다. 이 방법은 2차원에서는 존재하지 않았던 새로운 축을 추가하고, 3차원에서는 새로운 초평면을 찾아 분류 문제를 해결합니다. 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine)은 데이터 카테고리 간의 경계를 찾는 방법으로, 데이터 객체와의 거리인 마진(Margin)을 사용합니다. 최대 거리를 찾는 원리를 사용합니다. 이 방법은 경계를 찾을 때 모든 데이터 개체를 고려하지 않고 경계에 가장 가까운 개체인 서포트 벡터만 고려합니다. 이러한 원칙을 통해 머신러닝은 아웃라이어의 영향을 크게 받지 않고 효율적으로 수행될 수 있습니다. 데이터는 2차원 평면 위의 수많은 점으로 표현될 수 있으며, 데이터는 두 가지 범주로 나눌 수 있습니다. 그리고 두 범주 사이에는 약간의 공간이 있습니다. 공간을 두 가지 범주로 나누는 경계선이 있습니다. 즉, 변수가 2차원이면 경계는 1차원 직선이 됩니다. 그러나 변수의 차원이 커질수록 데이터 범주를 나누는 경계는 다차원 초평면이 됩니다.[데이터 변수의 차원과 경계 차원 간의 관계]
데이터 경계의 차원 = 데이터 변수의 차원 수 – 1 경계선의 종류는 다양할 수 있지만, 가장 좋은 경계선은 두 개체 범주에서 최대한 멀리 있는 경계선입니다. 서포트 벡터(Support Vector)는 경계에 가장 가까운 객체를 말합니다. 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine)은 서포트 벡터를 이용하여 최적의 경계를 찾는 방법입니다. 서포트 벡터 머신은 비선형 분류, 회귀, 이상값 감지 분야에서 사용할 수 있습니다. 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine)은 범용 머신러닝 알고리즘으로, 분류 문제에서 성능과 효율성이 특히 높습니다. 훌륭합니다. 서포트 벡터 머신은 이진 분류기이지만 여러 이진 분류기를 결합하여 다중 범주 분류도 가능합니다. 서포트 벡터 머신은 선형 SVM과 비선형 SVM으로 분류할 수 있습니다. 그리고 선형 서포트 벡터 머신에는 소프트 마진 분류와 하드 마진 분류가 있습니다. 비선형 벡터 머신에는 다항식 커널, 유사성 특징 및 가우스 RBF 커널이 있습니다.[선형 서포트 벡터의 구분]
소프트 마진은 데이터를 완전히 분리하지 않더라도 분류할 때 약간의 차이를 인정하는 방식이다. 이는 오인에 대한 페널티를 부과하면서 매개변수를 조정함으로써 일정 수준의 정확도를 달성할 수 있는 방법이다. 소프트 마진은 이상값을 허용하므로 더 유연한 모델입니다. 하드마진은 데이터가 두 그룹으로 명확하게 구분된다는 전제하에 마진을 설정하는 방식이다. 데이터에 노이즈 등이 포함되어 있어 두 그룹으로 명확하게 구분되지 않으면 과적합 문제가 발생할 수 있습니다. 하드 마진은 이상값에 매우 민감하게 반응하기 때문에 상대적으로 유연성이 떨어지는 모델입니다. 커널 방식(Kernel Method)은 저차원 데이터를 고차원 데이터로 변환하여 분리하는 방식을 말한다. 평면상에서 선형적으로 분리할 수 없는 데이터라도 공간적으로 분리할 수 있으며, 분리한 후 다시 원래 상태로 되돌리는 방식을 사용합니다.