반응형 2024/10/152 정규화 기법의 모든 것: L1, L2, 그리고 드롭아웃 머신러닝과 딥러닝에서 '과적합'이라는 문제가 자주 발생합니다. 이는 마치 시험 문제의 답만 외우고 실제 개념은 이해하지 못한 학생과 비슷합니다. 모델이 훈련 데이터는 잘 기억하지만, 새로운 데이터에 대해서는 제대로 대응하지 못하는 상황이죠. 이런 문제를 해결하기 위해 우리는 '정규화'라는 기법을 사용합니다. 정규화는 모델에게 "너무 복잡하게 생각하지 마, 단순하게 생각해봐"라고 말해주는 것과 같습니다. 이 글에서는 정규화의 주요 기법인 L1, L2 정규화와 드롭아웃에 대해 알아볼 예정입니다. 각 기법이 어떻게 작동하고, 어떤 상황에서 유용한지, 그리고 실제로 어떻게 적용하는지 살펴보겠습니다. 과적합의 이해: 정규화가 필요한 이유과적합은 머신러닝 모델이 훈련 데이터에 너무 지나치게 맞춰져 새로운 데이터에 .. 2024. 10. 15. Feature Selection 기법 완벽 정리: 유의미한 특징 추출과 성능 최적화 방법 Feature Selection(특징 선택)은 데이터 분석과 머신러닝에서 매우 중요한 과정입니다. 모델 성능을 높이기 위해서는 많은 데이터를 처리할 때 관련 없는 특징을 제거하고 중요한 정보만 남겨야 합니다. 이렇게 하면 학습 속도가 빨라지고, 모델의 성능이 향상될 뿐 아니라 과적합(Overfitting) 문제도 줄일 수 있습니다. 이 글에서는 Feature Selection의 주요 기법과 예제를 통해 그 원리와 방법을 자세히 살펴보겠습니다. 특징 선택의 개념: 데이터의 차원 축소와 모델 최적화특징 선택은 데이터셋에서 모델 성능에 가장 큰 영향을 미치는 특징을 식별하여 남기고, 불필요한 특징을 제거하는 과정입니다. 이를 통해 모델이 더 나은 성능을 내도록 도울 수 있습니다. 예를 들어, 주가 예측 모델을.. 2024. 10. 15. 이전 1 다음 반응형
