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전이 학습(Transfer Learning): 적은 데이터로 높은 성능 달성하기 전이 학습(Transfer Learning)은 머신러닝에서 이미 학습된 모델을 재활용해 새로운 문제를 해결하는 방법입니다. 전이 학습은 특히 데이터가 적거나 모델을 처음부터 학습시키기엔 시간이 많이 걸릴 때 유용합니다. 기본적으로 다른 작업에서 훈련된 모델을 기반으로 새로운 데이터를 학습시킴으로써 적은 데이터로도 좋은 성능을 얻을 수 있습니다. 전이 학습은 예를 들어, 대규모 이미지 데이터셋인 ImageNet에서 학습된 모델을 가져와 소규모 데이터셋에서 고양이와 개를 분류하는 데 사용할 수 있습니다. 이렇게 하면, 이미 학습된 모델의 지식을 활용해 처음부터 학습할 필요 없이 빠르고 효율적으로 문제를 해결할 수 있습니다. 전이 학습이란?: 기존 모델의 지식 재사용전이 학습은 이미 학습된 모델의 지식을 새로.. 2024. 10. 12.
머신러닝 하이퍼파라미터 튜닝: 그리드 탐색, 랜덤 탐색, 베이지안 최적화를 통한 성능 최적화 하이퍼파라미터 튜닝은 머신러닝 모델의 성능을 최적화하는 데 필수적인 과정입니다. 많은 사람들이 모델을 설계할 때 알고리즘이나 데이터 자체에 집중하지만, 사실 모델의 하이퍼파라미터를 적절히 조정하지 않으면 성능이 크게 저하될 수 있습니다. 이 글에서는 하이퍼파라미터가 무엇인지, 왜 중요한지, 그리고 이를 조정하는 다양한 방법에 대해 알아볼 것입니다. 이를 통해 머신러닝에서 성능을 극대화하는 방법을 이해하게 될 것입니다. 이 글을 읽고 나면, 하이퍼파라미터 튜닝의 다양한 기법인 그리드 탐색(Grid Search), 랜덤 탐색(Random Search), 베이지안 최적화(Bayesian Optimization)에 대해 깊이 있게 알게 됩니다. 각 기법이 어떤 상황에서 가장 적합한지, 그리고 실제로 어떻게 적용.. 2024. 10. 12.
머신러닝 과적합 해결: 정규화·앙상블·교차 검증을 통한 성능 향상 기법 과적합(Overfitting)은 머신러닝에서 자주 발생하는 문제로, 모델이 훈련 데이터에 너무 지나치게 맞춰져서 새로운 데이터에 대한 예측 성능이 떨어지는 현상입니다. 쉽게 말해, 모델이 데이터를 너무 깊이 학습하다 보니, 훈련 데이터에만 잘 맞고 새로운 데이터에서는 실패하는 경우를 말합니다. 예를 들어, 학교 시험에서 학생이 특정 기출문제만 완벽히 외우고, 그 문제만 나오면 잘 풀지만, 실제 시험에서 그 문제와 다소 차이가 나는 문제가 나오면 잘 못 푸는 것과 비슷합니다. 과적합의 해결은 머신러닝 모델의 성능을 최적화하는 데 매우 중요합니다. 모델이 데이터를 잘 학습하면서도, 새로운 데이터를 만났을 때 일반화된 패턴을 바탕으로 정확한 예측을 하도록 만드는 것이 목표입니다. 이를 해결하기 위한 방법에는 .. 2024. 10. 12.
머신러닝 모델 평가: 정확도, 정밀도, 재현율, F1 점수란? 머신러닝 모델을 만들었다면, 이제 그 모델이 얼마나 잘 작동하는지 평가해야 합니다. 모델의 성능을 제대로 평가하려면, 다양한 지표를 활용하는 것이 중요합니다. 정확도(Accuracy), 정밀도(Precision), 재현율(Recall), 그리고 F1 점수(F1-Score)는 대표적인 평가 지표입니다. 이 글에서는 각각의 지표가 무엇을 의미하는지, 언제 중요한지, 그리고 어떻게 계산되는지 쉽게 설명하겠습니다. 정확도(Accuracy): 전체 예측 중 얼마나 맞췄는가?정확도(Accuracy)는 모델이 예측한 것 중에서 얼마나 많이 맞췄는지를 나타냅니다. 쉽게 말해, 전체 데이터에서 맞춘 비율을 보는 것이죠. 계산 방법은 다음과 같습니다. 공식: 여기서, 각각의 단어를 아래를 의미합니다.TP(True Posi.. 2024. 10. 12.
머신러닝 모델 학습 방식: 데이터 처리부터 실제 모델 구축까지 머신러닝은 컴퓨터가 데이터를 통해 스스로 학습하고, 이를 바탕으로 문제를 해결하는 기술입니다. 과거에는 컴퓨터가 모든 작업을 사람이 직접 지시하는 방식으로 작동했지만, 머신러닝에서는 컴퓨터가 데이터에서 패턴을 배우고, 그 패턴을 이용해 새로운 데이터를 분석하거나 예측하는 방식으로 작동합니다. 이 글에서는 머신러닝 모델이 어떻게 학습하는지, 그리고 어떤 학습 방식을 사용하는지 설명합니다. 또한, 머신러닝 모델을 직접 만들어보고 실습할 수 있는 참고 사이트와 강좌도 소개합니다. 머신러닝 모델이란?: 데이터를 학습하는 수학적 도구머신러닝 모델은 데이터를 입력받아, 그 데이터를 통해 무언가를 예측하거나 분류하는 수학적 시스템입니다. 간단히 말해, 컴퓨터가 데이터를 보고 "학습"한 뒤, 새로운 데이터에 대한 예측.. 2024. 10. 11.
머신러닝과 빅데이터: 방대한 데이터의 처리와 분석 머신러닝(Machine Learning)은 데이터를 통해 컴퓨터가 학습하고 스스로 문제를 해결하는 기술입니다. 이는 명시적인 프로그래밍 없이도 컴퓨터가 주어진 데이터를 분석하고, 패턴을 발견하며, 새로운 데이터에 대해 예측하거나 결정을 내리는 능력에 중점을 둡니다. 또한 최근 빅데이터(Big Data)와 컴퓨팅 파워의 발전으로, 머신러닝은 다양한 산업 분야에서 혁신을 이끌고 있습니다. 이 글에서는 AI, 머신러닝, 딥러닝의 차이와, 머신러닝과 빅데이터의 결합이 데이터 분석에서 어떻게 새로운 패러다임을 제공하는지 살펴보겠습니다. 빅데이터란 무엇인가: 방대한 데이터의 처리와 분석빅데이터(Big Data)는 전통적인 데이터 처리 기술로는 다루기 어려운 방대한 양의 데이터를 의미합니다. 빅데이터는 다음 세 가지.. 2024. 10. 11.
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