NeLiME는 'Neural Linear Model for Environment'의 약자로, 환경 데이터 분석 및 예측에 사용되는 기계 학습 모델의 하나다. 이 모델은 주로 선형 회귀분석과 신경망 기법을 결합하여, 복잡한 환경 데이터를 효율적으로 처리하고 예측 정확도를 높이기 위해 고안되었다. NeLiME는 일반적으로 기후 변화 예측, 대기 오염 모니터링, 수질 관리 등과 같은 다양한 환경 분야에서 활용된다. 또한, 이 모델은 데이터의 비선형성과 상관관계를 선수 조건으로 고려해, 다양한 환경 변수들 간의 복잡한 상호작용을 보다 정밀하게 분석할 수 있다.
NeLiME의 주요 구성 요소는 선형 모델과 비선형 변환 계층이다. 선형 모델은 간단한 회귀 분석을 통한 초기 예측 값을 제공하며, 비선형 변환 계층은 이 값을 더욱 정교하게 조정해 최종 출력을 생성한다. 이 과정에서 모델은 여러 학습 알고리즘을 이용해 최적화되며, 이를 통해 다양한 환경 조건에서도 높은 예측 정확도를 유지할 수 있다.
NeLiME의 또 다른 특징은 스케일러블한 구조다. 이는 대량의 데이터에서도 빠르게 학습하고 예측할 수 있도록 설계되어, 대규모 환경 모니터링 시스템에서도 효과적으로 운영될 수 있다. 비지도 학습, 강화 학습 등 다양한 학습 방법론과도 결합할 수 있어, 유연성과 확장성이 뛰어나다. 또한, 다양한 입력 데이터 형식을 지원해, 센서 데이터, 위성 이미지, 기후 모델 출력 등 다양한 소스로부터 정보를 통합할 수 있다.