앙상블 학습은 여러 모델을 결합하여 모델의 성능을 향상시키는 것을 목표로 하는 기계 학습 기술입니다. 여러 개의 약한 학습자를 결합하면 개별 모델보다 더 나은 성능을 발휘하는 강력한 학습자를 만들 수 있다는 아이디어를 활용합니다. 이 접근 방식은 예측 정확성, 견고성 및 일반화 가능성을 향상하기 위해 다양한 기계 학습 작업에 널리 사용됩니다.
앙상블 학습 방법에는 여러 가지 유형이 있으며, 두 가지 주요 범주는 배깅과 부스팅입니다. 부트스트랩 집계의 약자인 배깅에는 훈련 데이터의 다양한 하위 집합에 대해 동일한 기본 학습 알고리즘의 여러 인스턴스를 훈련시키는 작업이 포함됩니다. 그런 다음 모든 개별 모델의 예측을 집계하여 최종 예측을 결정합니다. Random Forest는 배깅을 사용하는 널리 사용되는 알고리즘으로, 여러 의사결정 트리가 데이터의 다양한 하위 집합에 대해 훈련되고 모든 트리의 예측을 평균하여 최종 예측이 이루어집니다.
반면 부스팅은 각 후속 모델이 이전 모델에서 발생한 오류를 수정하는 일련의 모델을 훈련하는 방식으로 작동합니다. Gradient Boosting은 각 트리가 이전 트리의 오류에 초점을 맞춰 트리를 순차적으로 구축하는 잘 알려진 부스팅 알고리즘입니다. 이러한 약한 학습기를 결합함으로써 최종 모델은 정확한 예측을 할 수 있는 강력한 학습기가 됩니다.
또 다른 인기 있는 앙상블 기술은 스택킹(Stacking)으로, 예측에 따라 메타 모델을 훈련하여 여러 기본 모델을 결합합니다. 기본 모델은 개별 예측을 수행하고 메타 모델은 이러한 예측을 가장 잘 결합하여 최종 출력을 만드는 방법을 학습합니다. Stacking은 데이터에 존재하는 다양한 패턴을 포착하는 데 효과적이며 개별 모델을 사용하는 것보다 성능이 향상될 수 있습니다.
앙상블 학습은 AdaBoost, XGBoost, LightGBM, CatBoost 등 각각의 장점과 특성을 지닌 다양한 알고리즘을 사용하여 구현할 수 있습니다. 이러한 알고리즘은 이미지 인식, 자연어 처리, 재무 예측 등 다양한 영역에 성공적으로 적용되어 실제 응용 분야에서 앙상블 방법의 다양성과 효율성을 보여줍니다.
앙상블 학습은 예측 성능을 향상시키기 위해 여러 모델의 집단 지능을 활용하는 강력한 기계 학습 기술입니다. 다양한 모델을 결합함으로써 앙상블 방법은 개별 모델의 약점을 완화하고 전체적인 정확성과 견고성을 향상시켜 기계 학습 도구 상자에서 귀중한 도구가 될 수 있습니다.
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