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혼합 모델은 여러 개의 확률 분포를 결합하여 더 복잡한 데이터 분포를 모델링하는 데 사용되는 통계적 방법이다. 이 모델은 데이터가 여러 개의 하위 모집단(subpopulation)에서 생성되었다고 가정하며, 각 하위 모집단은 자체의 확률 분포를 가진다. 혼합 모델은 클러스터링, 밀도 추정, 이상 감지 등 다양한 머신러닝 문제에 적용될 수 있다. 이 글에서는 혼합 모델의 기본 개념, 주요 유형, 그리고 활용 사례에 대해 자세히 설명한다.🧩 혼합 모델의 기본 개념혼합 모델(Mixture Model)은 여러 개의 확률 분포를 가중 평균하여 결합한 모델이다. 각 확률 분포는 혼합 요소(mixture component)라고 불리며, 각 요소는 데이터 생성에 기여하는 정도를 나타내는 가중치(weight)를 가진다..

딥러닝 모델의 OOD 탐지 기술에 대한 블로그 게시물입니다. 딥러닝 모델이 훈련 데이터와 다른 분포의 데이터를 만났을 때 어떻게 대응하고 이를 탐지하는지에 대해 설명합니다.😊 서론: 딥러닝 모델과 Out-of-Distribution (OOD) 데이터딥러닝 모델은 이미지 분류, 자연어 처리 등 다양한 분야에서 뛰어난 성능을 보여주고 있다. 그러나 이러한 모델들은 훈련 데이터에 의존하며, 훈련 데이터의 분포(Distribution, 분포)에서 벗어난, 즉 Out-of-Distribution (OOD, 분포 밖) 데이터를 만나면 예측의 신뢰성이 급격히 떨어진다. 예를 들어, 고양이 사진을 학습한 모델이 강아지 사진을 입력받으면, 모델은 종종 고양이라고 잘못 예측하거나, 높은 신뢰도로 엉뚱한 클래스를 예측할 ..

머신러닝 세계에서 모델은 크게 모수적(parametric) 모델과 비모수적(non-parametric) 모델로 나뉩니다. 이번 블로그 글에서는 비모수적 모델에 대해 자세히 알아보고, 그 특징과 사용 예시를 살펴봅니다.🤔 비모수적 모델이란 무엇인가? (What are Non-Parametric Models?)모수적 모델은 데이터에 대한 특정 가정을 기반으로 하며, 고정된 수의 매개변수(parameters)를 사용합니다. 예를 들어, 선형 회귀(linear regression)는 선형 관계를 가정하고 기울기와 절편과 같은 매개변수를 학습합니다. 반면, 비모수적 모델은 데이터에 대한 어떠한 사전 가정도 하지 않으며, 모델의 복잡성이 데이터의 양에 따라 유연하게 변합니다. 즉, 매개변수의 수가 고정되어 있지 ..