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AutoML(Automated Machine Learning)은 머신러닝 모델 개발 과정을 자동화하는 기술이다. 데이터 전처리, 모델 선택, 하이퍼파라미터 튜닝, 모델 평가 등의 복잡한 단계를 자동화하여 머신러닝 전문 지식이 없는 사람도 쉽게 머신러닝 모델을 구축하고 활용할 수 있도록 돕는다. 본 포스트에서는 AutoML의 개념과 필요성, 그리고 AutoML이 해결하고자 하는 문제점을 자세히 살펴본다.🤖 AutoML의 개념AutoML은 머신러닝 파이프라인의 여러 단계를 자동화하는 기술이다. 전통적인 머신러닝 모델 개발은 데이터 과학자의 전문적인 지식과 경험을 필요로 한다. 데이터 이해, 특징 추출, 모델 선택, 하이퍼파라미터 최적화 등 많은 단계를 거쳐야 하며, 각 단계마다 적절한 방법을 선택하고 조정..

t-SNE(t-distributed Stochastic Neighbor Embedding)는 고차원 데이터를 효과적으로 시각화하기 위한 머신러닝 기법이다. 이 기법은 데이터 포인트 간의 유사성을 보존하면서 고차원 공간의 데이터를 저차원 공간(일반적으로 2차원 또는 3차원)으로 임베딩하여 시각적으로 탐색할 수 있도록 돕는다. 본 포스트에서는 t-SNE의 기본 원리, 사용 방법, 장단점을 자세히 알아보고, 실제 코드 예제를 통해 그 활용법을 설명한다.🤔 t-SNE란 무엇인가?t-SNE는 고차원 공간에서의 데이터 분포를 저차원 공간에서 최대한 유사하게 표현하는 것을 목표로 한다. 이는 데이터 포인트 간의 거리를 확률 분포로 변환하고, 고차원 공간과 저차원 공간에서의 확률 분포 간의 차이를 최소화하는 방식으로..

커널 기법은 비선형 문제를 효율적으로 해결하기 위해 제안된 머신러닝 방법론이다. 복잡한 계산을 단순화하고, 고차원 공간에서의 연산을 가능하게 하여 다양한 분야에서 활용되고 있다. 본 게시글에서는 커널 기법의 기본 개념, 동작 원리, 활용 예시, 그리고 장단점을 상세히 설명한다.🤔 커널 기법이란? (What are Kernel Methods?)커널 기법은 입력 데이터를 고차원 특징 공간으로 매핑하여 비선형 문제를 선형 문제로 변환하는 방법이다. 여기서 커널 함수는 두 데이터 포인트 간의 유사도를 측정하는 함수로, 실제 고차원 공간에서의 매핑을 명시적으로 계산하지 않고도 내적을 계산할 수 있게 해준다. 이를 통해 계산 복잡도를 줄이고 효율적인 학습이 가능하다.⚙️ 커널 함수의 종류 (Types of Ker..

나이브 베이즈(Naive Bayes) 알고리즘은 머신러닝에서 분류(Classification) 문제를 해결하는 데 사용되는 간단하면서도 효과적인 확률 기반 알고리즘이다. 이 게시물에서는 나이브 베이즈 알고리즘의 기본 원리, 다양한 유형, 실제 사용 예시, 그리고 장단점에 대해 자세히 알아본다.📌 나이브 베이즈 알고리즘 소개나이브 베이즈 알고리즘은 베이즈 정리(Bayes' Theorem)를 기반으로 한다. 베이즈 정리는 주어진 데이터로부터 어떤 사건의 확률을 추론하는 방법을 제공한다. 나이브 베이즈는 '나이브(naive)'라는 이름에서 알 수 있듯이, 모든 특성(feature)들이 서로 독립적이라는 가정을 한다. 이 독립성 가정은 현실에서는 잘 맞지 않을 수 있지만, 계산의 단순성을 제공하며, 많은 경우..

머신러닝에서 엔트로피는 데이터 집합의 불확실성 또는 무질서도를 측정하는 데 사용되는 중요한 개념이다. 엔트로피는 정보 이론에서 비롯되었으며, 의사 결정 트리, 정보 획득, 특성 선택 등 다양한 머신러닝 알고리즘에서 핵심적인 역할을 수행한다. 이 글에서는 엔트로피의 기본적인 개념과 머신러닝에서의 활용 방안을 상세히 설명한다.\🤔 엔트로피란 무엇인가? (What is Entropy?)엔트로피는 정보 이론에서 확률 변수의 불확실성을 나타내는 척도이다. 간단히 말해, 엔트로피는 데이터가 얼마나 예측하기 어려운지를 나타낸다. 엔트로피 값이 높을수록 데이터의 불확실성이 크고, 낮을수록 데이터가 더 예측 가능하다. 예를 들어, 동전 던지기의 결과는 앞면과 뒷면이 나올 확률이 각각 50%이므로 엔트로피가 높다. 반면..

머신러닝에서 의사결정 규칙은 데이터를 기반으로 예측 또는 결정을 내리는 데 사용되는 간단하면서도 강력한 방법입니다. 이 글에서는 의사결정 규칙의 기본 개념부터 실제 적용 사례, 그리고 장단점까지 자세히 살펴보겠습니다. 초보자도 쉽게 이해할 수 있도록 다양한 예시와 함께 설명할 예정입니다.🤔 의사결정 규칙이란? (What are Decision Rules?)의사결정 규칙은 특정 조건이 만족될 때 특정 결정을 내리는 간단한 규칙들의 집합입니다. 각 규칙은 'IF 조건 THEN 결과' 형태로 표현됩니다. 예를 들어, 'IF 온도가 25도 이상 THEN 에어컨을 켜라'와 같은 규칙이 있습니다. 이러한 규칙들은 데이터의 패턴을 학습하여 예측 모델을 구축하는 데 사용될 수 있습니다. 머신러닝에서 의사결정 규칙은 ..

히스토그램 기반 분류기는 데이터를 히스토그램 형태로 표현하여 분류를 수행하는 머신러닝 모델이다. 이 방법은 특히 수치형 데이터의 분포를 이해하고, 이를 바탕으로 효율적인 의사 결정을 내리는 데 유용하다. 이 글에서는 히스토그램 기반 분류의 기본 개념, 작동 원리, 장단점 및 활용 사례를 소개한다.📊 히스토그램이란?히스토그램은 데이터의 분포를 시각적으로 표현하는 도구이다. 수치형 데이터를 여러 개의 'bin' 또는 'bucket'으로 나누고, 각 bin에 속하는 데이터 포인트의 수를 세어 막대 그래프 형태로 나타낸다. 히스토그램은 데이터의 중심 경향, 분산, 이상치 등을 파악하는 데 도움을 준다. 예를 들어, 학생들의 시험 점수 분포를 히스토그램으로 나타내면 점수가 특정 구간에 몰려 있는지, 아니면 고르..

랜덤 포레스트는 앙상블 학습 방법 중 하나로, 여러 개의 결정 트리를 사용하여 예측 성능을 향상시키는 모델이다. 각 트리는 데이터의 무작위 부분 집합과 무작위로 선택된 특성들을 사용하여 학습된다. 이 포스트에서는 랜덤 포레스트의 기본 개념, 작동 원리, 장단점 및 활용 사례를 설명한다.🌳 랜덤 포레스트란? (What is Random Forest?)랜덤 포레스트는 여러 개의 결정 트리(Decision Tree)를 결합하여 사용하는 앙상블(Ensemble) 기법이다. 앙상블 기법은 여러 개의 약한 학습기(Weak Learner)를 결합하여 하나의 강력한 학습기(Strong Learner)를 만드는 방법이다. 랜덤 포레스트는 분류(Classification)와 회귀(Regression) 문제 모두에 적용할..

배깅과 부스팅은 머신러닝에서 강력한 성능을 제공하는 앙상블 방법론입니다. 이 두 기법은 여러 개의 약한 학습기(weak learner)를 결합하여 하나의 강력한 학습기(strong learner)를 만드는 데 사용됩니다. 본 포스트에서는 배깅과 부스팅의 기본 개념, 작동 원리, 장단점, 그리고 실제 코드 예제를 통해 자세히 알아보겠습니다.🚀 배깅(Bagging)이란?배깅(Bagging)은 Bootstrap Aggregating의 약자로, 통계적 샘플링 기법인 부트스트랩(Bootstrap)을 사용하여 여러 개의 데이터셋을 생성하고, 각 데이터셋에 대해 독립적으로 학습된 모델들을 결합하는 앙상블 방법입니다. 배깅의 핵심은 데이터의 중복을 허용하는 리샘플링(Resampling)을 통해 다양한 데이터셋을 만들..

클러스터링은 비지도 학습의 한 유형으로, 데이터셋 내에서 유사한 데이터 포인트를 그룹으로 묶는 데 사용됩니다. 이 글에서는 클러스터링의 기본 개념, 다양한 알고리즘, 그리고 실제 적용 사례를 소개합니다. 클러스터링을 이해하고 활용하는 데 필요한 핵심 사항을 알아봅니다.🧩 클러스터링이란? (What is Clustering?)클러스터링은 데이터 포인트들을 유사한 그룹(클러스터)으로 묶는 비지도 학습 방법입니다. 여기서 '유사성'은 거리, 밀도, 간격 등 다양한 기준으로 정의될 수 있습니다. 클러스터링의 목표는 클러스터 내의 데이터 포인트들은 서로 유사하고, 다른 클러스터에 속한 데이터 포인트들과는 상이하도록 그룹을 형성하는 것입니다. 클러스터링은 데이터의 숨겨진 구조를 발견하고, 데이터를 이해하는 데 도..