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"앙상블 학습의 개요와 보팅(Voting)의 이해" 강의에 대한 질문
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안녕하십니까?
교재 4장 '분류' 밑에 앙상블이 소개되어 있는데, 앙상블 기법은 분류 외에도 범용적으로 쓸 수 있지 않나요?
강의나 교재를 다 보지 않았지만 (∴ 나중에 소개될 수도 있을텐데...)
분류 외에도 회귀나 다른 비지도학습에도 적용 가능하지 않을까 하여 질문 드립니다.
좀더 구체적으로는, https://scikit-learn.org/stable/tutorial/machine_learning_map/index.html에 보면
분류나 회귀에는 Ensemble...인 class가 있는 것 같은데, 군집이나 차원 축소에도 적용 가능한 것 아닌가 하는 생각이 듭니다.
만약 교재에 없다면 분류 외 사례를 제시해 주실 수 있다면 좋겠습니다.
- 사례: URL 제시 또는 구글 검색어 제시 등
감사합니다. 수고하세요.
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안녕하십니까,
일반적인 의미로 앙상블은 여러개의 모델이 합쳐진 방식으로 확대 해석이 가능합니다. 따라서 범용적으로 확대가 가능합니다. 하지만 이런 앙상블 모델은 주로 지도학습(Supervised Learning)에 사용됩니다. 그래서 분류와 회귀에 적용이 됩니다.
앙상블은 수십~ 수백개의 모델의 예측 확률을 기반으로 Voting을 하거나, 예측 오류를 감소시키는 방향으로 알고리즘을 구성하는 방식입니다. 이러한 방식 때문에 차원 축소나 군집화에는 잘 적용하지 않습니다.
하지만 2개 이상의 모델을 기반으로 하는 것도 앙상블 기법이므로 이러한 측면으로 차원 축소나 군집화에 적용하는 경우도 일부 있습니다(물론 잘 활용되지는 않습니다)
아래는 앙상블 기반의 차원 축소 소개 URL입니다.
https://arxiv.org/abs/1710.04484
아래는 앙상블 기반의 군집화 소개 URL입니다.
https://link.springer.com/article/10.1007/s13042-017-0756-7
좋은 질문 감사합니다.
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