연결 규칙 학습

연관 규칙 학습은 대규모 데이터 세트를 분석하고 해석하는 데 사용되는 머신러닝 기법입니다. 데이터 세트 내에서 데이터 항목 또는 요소 간의 관계를 식별하는 데 사용할 수 있습니다. 그 결과 도출된 연관 규칙은 관찰되지 않은 이벤트에 대한 예측이나 데이터에서 드러나지 않은 패턴에 대한 추론에 사용될 수 있습니다.

연관 규칙 학습은 비지도 학습의 한 형태로, 레이블이나 응답이 필요하지 않습니다. 대신 알고리즘은 데이터만을 기반으로 패턴과 관계를 찾으려고 시도합니다. 그런 다음 이러한 패턴을 사용하여 데이터 세트의 요소 간에 빈번한 연관성을 식별하는 '규칙'을 만듭니다.

이러한 규칙은 고객 구매 패턴 식별, 향후 고객 구매 예측, 고객을 그룹으로 분류하는 등 예측 모델링, 클러스터링 및 분류 작업에 사용할 수 있습니다. 또한 연관 규칙 학습은 검색 엔진, 신용카드 사기 탐지, 시장 세분화, 웹 마이닝과 같은 다른 데이터 마이닝 작업에도 사용할 수 있습니다.

신경망, 서포트 벡터 머신, 의사 결정 트리와 같은 다른 머신 러닝 기법에 비해 연관 규칙 학습은 해석하기 쉬운 것으로 간주됩니다. 따라서 이 시스템은 데이터의 기본 원리를 이해하는 것이 중요한 상황에서 특히 유용합니다. 연관 규칙 학습에는 많은 데이터가 필요하지는 않지만, 흥미롭고 의미 있는 패턴을 찾기 위해서는 충분한 데이터가 필요합니다.

컴퓨터가 점점 더 많은 양의 데이터를 저장하고 분석함에 따라, 연관 규칙 학습은 데이터 마이닝과 예측 분석을 위한 강력한 도구가 될 것으로 예상됩니다.