머신러닝 기본 모델: Perceptron, GLM, Softmax 회귀 비교 분석

핵심 기술

이 글은 머신러닝의 근간을 이루는 세 가지 중요한 선형 모델인 Perceptron, Generalized Linear Models (GLM), 그리고 Softmax 회귀를 소개하고 비교 분석합니다. 각 모델의 수학적 정의, 특징, 장단점을 명확히 설명하며, 이를 통해 머신러닝 모델의 발전 과정과 각 모델의 적용 분야를 이해할 수 있습니다.

기술적 세부사항

• Perceptron:
  • 입력값에 가중치를 곱하고 편향을 더한 후, 스텝 함수(활성화 함수)를 통과시켜 이진 출력을 생성합니다. (y = f(W · X + b), 여기서 f는 스텝 함수).
  • 선형 분리가능한 데이터에만 효과적이며, 확률을 출력하지 못하는 단점이 있습니다.
• Generalized Linear Models (GLM):
  • 기댓값 E[y | x]가 g⁻¹(X · β) 형태로 표현되는 선형 회귀의 유연한 확장입니다.
  • 주요 구성 요소: 선형 예측자 (Xβ), 연결 함수(g⁻¹), 지수족 분포(Exponential Family)로부터 오는 분포.
  • 주요 변형: 선형 회귀(Gaussian), 로지스틱 회귀(Bernoulli), 푸아송 회귀(Poisson) 등이 있습니다.
• Softmax 회귀:
  • 로지스틱 회귀를 다중 클래스 분류 문제로 확장한 모델입니다.
  • 소프트맥스 함수를 사용하여 각 클래스에 대한 확률 분포를 출력합니다 (P(y = j | x) = exp(w_j · x) / Σ_k exp(w_k · x)).
  • 상호 배타적인 범주(예: 숫자 인식) 분류에 사용됩니다.
• 모델 비교: Perceptron은 이진 분류, GLM은 확률 기반 모델링, Softmax는 다중 클래스 확률 분류에 특화되어 있으며, 확률적 해석 가능성과 출력 형식에서 차이를 보입니다.

개발 임팩트

이 콘텐츠를 통해 개발자는 머신러닝 모델의 기본 원리를 탄탄하게 이해하고, 특정 문제에 적합한 모델을 선택하는 능력을 키울 수 있습니다. Perceptron부터 시작하여 GLM을 거쳐 Softmax로 이어지는 발전 과정을 이해함으로써, 더 복잡한 딥러닝 모델의 기반을 마련할 수 있습니다.

커뮤니티 반응

(콘텐츠 원문에 커뮤니티 반응에 대한 구체적인 언급은 없었으나, "Want code walkthroughs... Comment below!"라는 문구를 통해 독자들이 코드 구현에 대한 높은 관심을 보이고 있음을 알 수 있습니다.)

톤앤매너

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