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머신러닝과 통계학에서 공분산은 두 변수 간의 관계를 나타내는 중요한 지표다. 이 글에서는 공분산의 정의, 계산 방법, 그리고 실제 데이터 분석에서 어떻게 활용되는지를 자세히 설명한다. 공분산을 통해 데이터의 숨겨진 패턴을 발견하고, 더 나아가 예측 모델의 성능을 향상시키는 방법을 알아본다.🤔 공분산(Covariance)이란?공분산은 두 개의 확률변수가 함께 변하는 정도를 나타내는 통계적 척도다. 즉, 한 변수가 변할 때 다른 변수가 어떤 경향성을 보이는지를 측정한다. 공분산 값이 양수면 두 변수는 양의 상관관계를 가지며, 음수면 음의 상관관계를 가진다. 공분산이 0이면 두 변수 간에 선형적인 관계가 없음을 의미한다. 그러나 공분산은 변수들의 스케일에 따라 값이 달라지기 때문에 상관관계의 강도를 직접적으..

머신러닝 모델을 이해하는 데 있어 선형성과 비선형성은 핵심적인 개념이다. 이 두 가지 특성은 모델의 복잡성과 데이터에 대한 적합성에 큰 영향을 미친다. 이 글에서는 선형성과 비선형성의 기본적인 의미를 설명하고, 머신러닝에서 이들이 어떻게 활용되는지 알아본다.💡 선형성 (Linearity)선형성은 입력과 출력 간의 관계가 직선 또는 초평면(hyperplane)으로 표현될 수 있는 특성을 의미한다. 즉, 입력 변수의 변화에 따라 출력이 일정 비율로 변하는 관계이다. 선형 모델은 비교적 단순하며, 해석이 용이하다는 장점이 있다.📐 선형성의 조건선형성을 만족하기 위한 조건은 다음과 같다.가산성 (Additivity): 두 입력 x와 y에 대한 함수의 값의 합은, 각 입력에 대한 함수의 값을 더한 것과 같다..

머신러닝 모델을 선택할 때 간단한 모델과 복잡한 모델 사이에서 어떤 것을 선택해야 할지 고민하는 경우가 많습니다. 이 글에서는 간단한 모델과 복잡한 모델의 특징을 비교하고, 어떤 상황에서 어떤 모델을 선택하는 것이 적절한지 다양한 측면에서 분석합니다. 모델 선택의 중요성과 실질적인 예시를 통해 독자들이 더 나은 결정을 내릴 수 있도록 돕는 것을 목표로 합니다.✨ 간단한 모델 (Simple Models)간단한 모델은 비교적 적은 수의 파라미터를 사용하여 데이터를 학습합니다. 이러한 모델은 구현과 이해가 쉬우며, 과적합(overfitting)의 위험이 적습니다. 선형 회귀(Linear Regression)나 의사결정 트리(Decision Tree)와 같이 직관적인 알고리즘이 대표적입니다. 간단한 모델은 데이..

머신러닝 모델을 선택하고 훈련할 때 모델 복잡도는 중요한 고려 사항이다. 모델이 너무 단순하면 데이터의 기본적인 패턴만 학습하여 과소적합(underfitting)될 수 있고, 반대로 모델이 너무 복잡하면 데이터의 노이즈까지 학습하여 과적합(overfitting)될 수 있다. 이 글에서는 모델 복잡도의 의미와 그것이 머신러닝 모델의 성능에 미치는 영향에 대해 자세히 알아본다.🤔 모델 복잡도란?모델 복잡도는 모델이 얼마나 다양한 패턴을 학습할 수 있는지를 나타내는 지표이다. 복잡한 모델은 더 많은 파라미터를 가지고 있으며, 따라서 더 복잡한 함수를 표현할 수 있다. 예를 들어, 고차 다항 회귀 모델은 저차 다항 회귀 모델보다 더 복잡하다. 신경망에서는 레이어의 수와 각 레이어의 노드 수가 모델의 복잡도를 ..

머신러닝 모델을 훈련할 때, 언제 훈련을 멈춰야 할지를 결정하는 것은 매우 중요합니다. 과도하게 훈련된 모델은 새로운 데이터에 대해 제대로 작동하지 않을 수 있으며, 훈련이 부족한 모델은 잠재력을 충분히 발휘하지 못할 수 있습니다. 따라서 적절한 시점에 훈련을 중단시키는 정지 규칙(Stopping Criteria)은 머신러닝 모델의 성능을 최적화하는 데 필수적인 요소입니다. 본 포스트에서는 정지 규칙의 중요성과 다양한 정지 규칙에 대해 자세히 살펴보겠습니다.💡 정지 규칙의 중요성머신러닝 모델 훈련 시 정지 규칙은 과적합(Overfitting)과 과소적합(Underfitting)을 방지하는 데 중요한 역할을 합니다. 과적합은 모델이 훈련 데이터에는 지나치게 잘 맞지만, 새로운 데이터에는 제대로 일반화되지..

머신러닝 모델을 훈련할 때 훈련 손실과 검증 손실은 모델의 성능을 평가하고 개선하는 데 중요한 지표다. 이 두 손실을 이해하고 적절히 활용하면 과적합을 방지하고 모델의 일반화 성능을 높일 수 있다. 본 포스트에서는 훈련 손실과 검증 손실의 정의, 중요성, 그리고 실제 머신러닝 과정에서 어떻게 활용되는지에 대해 자세히 설명한다.💡 훈련 손실 (Training Loss)훈련 손실은 모델이 훈련 데이터셋에 얼마나 잘 적합되는지를 나타내는 지표다. 훈련 데이터셋을 모델에 입력했을 때 모델이 예측한 값과 실제 값 사이의 차이를 측정하며, 이 차이를 줄이는 방향으로 모델의 가중치를 조정한다. 손실 함수(Loss Function)는 이 차이를 정량화하는 데 사용되며, 평균 제곱 오차(Mean Squared Erro..

머신러닝을 공부하다 보면 가설(Hypothesis)과 모델(Model)이라는 용어를 자주 접하게 된다. 이 두 용어는 밀접하게 연관되어 있지만, 엄밀히 말하면 서로 다른 의미를 지닌다. 이 글에서는 가설과 모델의 차이점을 명확히 이해하고, 머신러닝 학습 과정에서 이들이 어떻게 활용되는지 살펴본다.🤔 가설(Hypothesis)이란?가설은 데이터의 패턴을 설명하거나 예측하기 위해 우리가 세우는 '가능성 있는 설명'이다. 쉽게 말해, '이러한 관계가 있을 것이다'라는 추측이나 가정이다. 머신러닝에서는 특정 입력(feature)과 출력(label) 간의 관계를 나타내는 함수 또는 규칙의 형태를 가설이라고 할 수 있다. 예를 들어, '광고비가 증가하면 매출도 증가할 것이다'라는 가설을 세울 수 있다. 여기서 중..

머신러닝 모델을 개발하고 평가할 때, 데이터 내 변수들 간의 관계를 파악하는 것은 매우 중요합니다. 그 중에서도 상관계수는 두 변수 간의 선형적 관계의 강도와 방향을 나타내는 지표로 널리 활용됩니다. 이 글에서는 상관계수의 개념, 종류, 활용 방법, 그리고 해석 시 주의사항에 대해 자세히 알아보겠습니다.📌 상관계수란? (What is Correlation Coefficient?)상관계수(Correlation Coefficient)는 두 변수 사이의 선형적인 관계의 정도를 나타내는 통계적 척도입니다. 상관계수의 값은 -1부터 +1 사이의 값을 가지며, +1은 완벽한 양의 선형 상관관계, -1은 완벽한 음의 선형 상관관계, 0은 선형 상관관계가 없음을 의미합니다. 여기서 '선형적'이라는 단어가 중요한데, ..

머신러닝 모델을 구축하고 평가할 때 데이터의 분포를 이해하는 것은 매우 중요합니다. 분산과 표준편차는 데이터가 평균으로부터 얼마나 흩어져 있는지를 나타내는 기본적인 통계적 척도입니다. 이 글에서는 분산과 표준편차의 정의, 중요성, 그리고 머신러닝에서 어떻게 활용되는지를 자세히 설명합니다.📊 분산(Variance)이란?분산은 데이터가 평균으로부터 얼마나 멀리 떨어져 있는지를 제곱한 값들의 평균입니다. 즉, 데이터의 흩어진 정도를 나타내는 지표입니다. 분산이 크다는 것은 데이터가 평균에서 멀리 떨어져 분포하고 있다는 의미이며, 분산이 작다는 것은 데이터가 평균 주변에 모여 있다는 의미입니다.분산을 계산하는 방법은 다음과 같습니다.각 데이터 포인트에서 평균을 뺍니다.결과를 제곱합니다.모든 제곱된 값을 더합니..

머신러닝에서 데이터의 분포는 모델의 성능에 큰 영향을 미친다. 그중에서도 정규 분포는 통계적 추론과 모델링에서 매우 중요한 역할을 한다. 이 글에서는 정규 분포의 기본적인 개념과 머신러닝에서 정규 분포가 가지는 의미, 그리고 실제 데이터에 적용하는 방법에 대해 자세히 알아본다.📊 정규 분포(Normal Distribution)란?정규 분포는 가우시안 분포(Gaussian Distribution)라고도 불리며, 평균값을 중심으로 좌우 대칭인 종 모양의 분포를 가진다. 정규 분포는 평균(mean)과 표준편차(standard deviation)라는 두 가지 파라미터에 의해 결정된다. 평균은 분포의 중심을 나타내고, 표준편차는 데이터가 평균으로부터 얼마나 흩어져 있는지를 나타낸다. 표준편차가 작을수록 데이터는..