AI 인사이트 | 머신러닝의 실제 응용

고차원 데이터를 처리하는 것은 머신러닝과 데이터 분석에서 중요한 과제 중 하나입니다. 데이터가 많고 차원이 높아질수록, 모델이 과적합되거나 성능이 저하될 위험이 커집니다. 차원 축소 기법은 이러한 문제를 해결하면서도 데이터의 중요한 정보를 유지하도록 도와줍니다. 이 글에서는 차원 축소의 대표적인 기법인 PCA(주성분 분석)와 t-SNE(티-스니) 방법을 살펴보고, 고차원 데이터를 효율적으로 처리하고 시각화하는 방법을 알아보겠습니다. 차원 축소의 필요성: 고차원 데이터의 문제점1) 차원의 저주(Curse of Dimensionality)차원이 높아질수록(즉, 특징의 수가 많아질수록) 데이터 분석이 어려워지는 현상을 차원의 저주라고 합니다. 고차원 데이터에서는 데이터 포인트 간 거리가 멀어지고, 모델이 중요..

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..