AI 인사이트 | 머신러닝의 실제 응용

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 ..

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..

데이터 전처리는 머신러닝과 데이터 분석에서 매우 중요한 단계입니다. 원시 데이터는 종종 부정확하거나 불완전한 상태로 제공되기 때문에, 이를 정제하고 모델 학습에 적합한 형태로 변환하는 과정이 필수적입니다. 데이터 전처리는 모델의 성능을 극대화하고 분석 결과의 신뢰성을 높이는 데 큰 역할을 하며, 그 과정에는 데이터 정제, 정규화, 결측치 처리, 그리고 특징 엔지니어링이 포함됩니다. 이 글에서는 데이터 전처리의 주요 단계들을 살펴보고, 데이터 품질을 향상시키기 위해 어떤 기술들이 사용되는지에 대해 자세히 설명하겠습니다. 1. 데이터 정제: 오류와 불일치 제거데이터 정제의 정의와 목적: 데이터 품질 향상데이터 정제는 불필요하거나 부정확한 데이터를 식별하고 수정하거나 제거하는 과정입니다. 이 과정은 데이터의 ..