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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..

신경망은 딥러닝 모델의 핵심 구성 요소이며, 그 성능은 신경망의 깊이와 너비에 크게 좌우된다. 이 글에서는 신경망의 깊이와 너비가 무엇을 의미하는지, 그리고 이들이 모델의 성능에 어떤 영향을 미치는지 자세히 살펴본다. 다양한 예시와 함께 신경망 구조의 중요성을 이해하고, 최적의 모델을 설계하는 데 도움이 되는 정보를 제공한다.💡 신경망의 깊이 (Depth)신경망의 깊이는 레이어(layer)의 수를 의미한다. 레이어는 입력 레이어, 은닉 레이어, 출력 레이어로 구성되며, 은닉 레이어의 수가 깊이를 결정한다. 깊은 신경망(Deep Neural Network, DNN)은 여러 층의 은닉 레이어를 가진 신경망을 말한다.📐 깊이의 중요성깊이가 깊어질수록 신경망은 더 복잡한 함수를 학습할 수 있다. 각 레이어는..

머신러닝 모델을 구축할 때 가장 중요한 목표 중 하나는 모델이 학습 데이터뿐만 아니라 새로운 데이터에 대해서도 정확하게 예측하는 것입니다. 이러한 능력을 일반화 능력이라고 합니다. 이 글에서는 일반화 능력의 중요성, 과적합과 과소적합 문제, 그리고 일반화 능력을 향상시키는 방법에 대해 자세히 알아보겠습니다.🤔 일반화 능력 (Generalization)일반화 능력이란 모델이 학습에 사용되지 않은 새로운 데이터에 대해 정확하게 예측할 수 있는 능력을 의미합니다. 모델이 학습 데이터를 완벽하게 학습하더라도, 새로운 데이터에 대한 예측 성능이 낮다면 그 모델은 실용적이지 않습니다. 이상적인 모델은 학습 데이터의 패턴을 잘 학습하면서도, 노이즈나 불필요한 정보에 과도하게 민감하지 않아야 합니다. 일반화 능력이 ..

머신러닝에서 차원 축소는 모델의 성능을 향상시키고, 계산 비용을 줄이며, 데이터를 시각화하는 데 필수적인 기술입니다. 이 글에서는 차원 축소의 기본 개념부터 주요 방법론, 그리고 실제 활용 사례까지 자세히 살펴보겠습니다. 차원 축소를 통해 고차원 데이터를 효과적으로 다루는 방법을 익힐 수 있습니다.🤔 차원 축소란 무엇인가? (What is Dimensionality Reduction?)차원 축소는 데이터의 특성(feature) 수를 줄이는 기법입니다. 고차원 데이터는 모델 학습에 필요한 계산 비용을 증가시키고, 과적합(overfitting)을 유발할 수 있습니다. 차원 축소를 통해 이러한 문제를 해결하고, 데이터의 중요한 정보를 유지하면서도 더 효율적인 모델을 구축할 수 있습니다.고차원 데이터의 문제점..

정보 이득은 머신러닝, 특히 의사 결정 트리(Decision Tree) 알고리즘에서 중요한 개념입니다. 이 글에서는 정보 이득의 정의, 계산 방법, 그리고 실제 사용 예시를 통해 정보 이득을 쉽게 이해할 수 있도록 돕겠습니다. 정보 이득을 통해 의사 결정 트리가 어떤 기준으로 데이터를 분할하는지 알아보고, 정보 이득의 한계점과 이를 극복하기 위한 방법도 함께 살펴보겠습니다.🤔 정보 이득이란? (What is Information Gain?)정보 이득(Information Gain)은 특정 속성(feature)을 사용해 데이터를 분할했을 때 얻게 되는 정보량의 변화를 의미합니다. 정보 이득은 어떤 속성이 분류 문제에서 얼마나 중요한 역할을 하는지 평가하는 데 사용됩니다. 즉, 어떤 속성을 기준으로 데이터..

트리 모델은 이해하기 쉽고 직관적이지만, 과적합(Overfitting)의 위험이 있습니다. 과적합은 모델이 훈련 데이터에만 너무 맞춰져 새로운 데이터에 대한 예측 성능이 떨어지는 현상을 의미합니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 트리 가지치기(Tree Pruning)가 사용됩니다. 이 글에서는 트리 가지치기의 개념, 필요성, 다양한 방법, 그리고 실제 코드 예제를 통해 자세히 알아보겠습니다.🌳 가지치기(Pruning)란 무엇인가?가지치기는 트리 모델의 복잡성을 줄여 과적합을 방지하는 기술입니다. 트리의 가지를 쳐내어 잎 노드(Leaf Node)의 개수를 줄이고, 모델을 단순화합니다. 단순화된 모델은 훈련 데이터에 대한 정확도는 다소 떨어질 수 있지만, 새로운 데이터에 대한 일반화 성능을 향상시킵니다. 즉..