그래프 모형

기계 학습과 데이터 마이닝

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지도 학습 (통계적 분류 • 회귀 분석) 결정 트리 학습법 앙상블 학습법 배깅 부스팅 랜덤 포레스트 최근접 이웃 탐색 k-NN 선형 회귀 나이브 베이즈 인공신경망 로지스틱 회귀 퍼셉트론 상관 벡터 머신(RVM) 서포트 벡터 머신(SVM)
클러스터 분석 BIRCH CURE 알고리즘 계층적 군집화 k-평균 알고리즘 퍼지 클러스터링 기댓값 최대화 알고리즘 DBSCAN OPTICS 평균이동
차원 축소 인자 분석 CCA 독립 성분 분석 선형 판별 분석 음수 미포함 행렬 분해 주성분 분석 t-SNE
구조화 예측 그래프 모형 베이즈 네트워크 조건부 무작위장 은닉 마르코프 모형 잠재 디리클레 할당
이상 탐지 무작위 표본 합의 k-최근접 이웃 알고리즘 국소 특이점 요인 고립 포레스트
인공 신경망 오토인코더 딥 러닝 순방향 신경망 순환 신경망 LSTM GRU 볼츠만 머신 제한된 생성적 적대 신경망 확산 모델 자기조직화 지도 합성곱 신경망 LeNet 알렉스넷 딥드림 신경 방사장 트랜스포머 비전 맘바 스파이킹 신경망 멤트렌지스터 전기화학 RAM 다층 퍼셉트론
강화 학습 Q 러닝 SARSA 시간차 학습
인간 참여학습 액티브 러닝 크라우드소싱 휴먼인더루프 RLHF
모델 진단 결정계수 혼동 행렬 러닝 커브 수신자 조작 특성
이론 커널 메소드 편향-분산 트레이드오프 계산학습이론 경험적 위험 최소화 PAC 러닝 통계적 학습이론 VC 이론
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확률론, 통계학, 기계 학습에서의 그래프 모형(GM; Graphical Model)은 확률 변수 간의 독립성을 그래프로 표현한다. 이 때, 확률 변수는 마디(node)로 표현되며, 확률 변수 간의 조건적 독립성(conditional independency)은 모서리(edge)로 표현된다.

GM의 일반적인 두 형태는 방향성 모서리를 갖는 그래프와 무뱡향성 모서리를 갖는 그래프로 나뉜다. 만약 네트워크의 구조가 방향성 비순환 그래프(DAG; directed acyclic graph)라면, GM은 모든 확률 변수의 결합 확률의 분해(factorization)를 나타낸다.