반응형 머신러닝4 앙상블 학습: 배깅, 부스팅, 랜덤 포레스트로 성능 극대화하기 앙상블 학습(Ensemble Learning)은 여러 모델의 예측 결과를 결합하여 단일 모델보다 더 나은 성능을 얻는 방법입니다. 이는 마치 여러 전문가의 의견을 모아 더 정확한 결정을 내리는 것처럼, 여러 개의 모델을 결합해 예측 성능을 향상시키는 방법입니다. 앙상블 학습은 과적합을 줄이고, 더 견고하고 안정적인 예측을 제공할 수 있어 데이터 과학 및 머신러닝에서 필수적인 기법으로 자리잡고 있습니다. 이번 글에서는 앙상블 학습의 대표적인 기법인 배깅(Bagging), 부스팅(Boosting), 그리고 랜덤 포레스트(Random Forest)에 대해 다루고, 각각의 특성과 활용 사례를 쉽게 설명하겠습니다. 1. 배깅(Bagging): 안정성과 분산 감소배깅(Bootstrap Aggregating)은 동일.. 2024. 10. 17. 의사결정나무와 랜덤 포레스트: 차이점, 사용 사례, 그리고 최적의 활용법 우리는 일상에서 끊임없이 결정을 내립니다. "오늘 우산을 가져갈까?", "이 대출 신청을 승인할까?" 등의 질문에 답하기 위해 여러 정보를 고려합니다. 의사결정나무와 랜덤 포레스트는 이런 인간의 의사결정 과정을 모방한 머신러닝 알고리즘입니다. 이 글에서는 의사결정나무의 기본 개념부터 시작해 랜덤 포레스트까지 살펴보며, 이 알고리즘들이 언제, 어떻게 사용되는지 알아보겠습니다. 복잡해 보이는 개념들을 일상의 예시와 함께 쉽게 설명하겠습니다. 의사결정나무: 논리적 질문의 연속을 통한 예측1) 의사결정나무의 기본 개념: 트리 구조를 활용한 순차적 의사결정 과정의사결정나무(Decision Tree)는 데이터의 특징을 기반으로 트리를 구성하여 예측을 수행하는 알고리즘입니다. 마치 일련의 "예/아니오" 질문을 통해 .. 2024. 10. 17. 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. 머신러닝의 세계: ML의 기본 개념, 종류와 실제 응용 분야 탐색 머신러닝은 인공지능의 한 분야로, 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. 최근 빅데이터와 컴퓨팅 파워의 발전으로 머신러닝은 다양한 산업 분야에서 혁신을 주도하고 있습니다. 이 글에서는 주요 머신러닝 알고리즘의 종류와 그 응용 분야에 대해 살펴보겠습니다. 머신러닝의 기본 유형: 학습 방식에 따른 분류머신러닝은 크게 지도학습(Supervised Learning), 비지도학습(Unsupervised Learning), 그리고 강화학습(Reinforcement Learning)으로 나눌 수 있습니다. 각 유형은 문제의 특성과 데이.. 2024. 10. 9. 이전 1 다음 반응형
