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머신러닝 모델을 훈련할 때 과적합은 흔히 발생하는 문제 중 하나이다. 과적합은 모델이 훈련 데이터에는 지나치게 잘 맞지만, 새로운 데이터에 대해서는 성능이 떨어지는 현상을 말한다. 이러한 과적합을 방지하기 위해 다양한 방법들이 사용되는데, 그 중 하나가 드롭아웃(Dropout)이다. 드롭아웃은 신경망 모델에서 과적합을 줄이기 위해 사용되는 효과적인 정규화(Regularization) 기법이다. 이 글에서는 드롭아웃의 개념, 작동 방식, 장점 및 활용 예시를 자세히 알아본다.🎨 드롭아웃(Dropout)이란?드롭아웃은 신경망 훈련 과정에서 임의로 일부 뉴런을 비활성화시키는 방법이다. 각 훈련 단계마다 뉴런을 선택적으로 제외함으로써, 모델이 특정 뉴런에 지나치게 의존하는 것을 방지한다. 이러한 과정은 모델의..

머신러닝 모델을 학습시키기 위해서는 데이터가 필수적입니다. 이 데이터는 크게 피처(Feature)와 레이블(Label)로 구성되는데, 이 둘은 머신러닝 모델의 학습과 예측에 중요한 역할을 합니다. 이번 글에서는 피처와 레이블의 차이점을 명확히 설명하고, 몇 가지 예시를 통해 이해를 돕고자 합니다.✨ 피처(Feature)란 무엇인가?피처(Feature)는 머신러닝 모델이 학습할 때 사용되는 입력 변수 또는 속성을 의미합니다. 각 피처는 데이터의 특정 측면을 나타내며, 모델은 이러한 피처들을 분석하여 패턴을 학습하고 예측을 수행합니다. 피처는 독립 변수(Independent Variable) 또는 설명 변수(Explanatory Variable)라고도 불립니다.피처는 숫자, 텍스트, 이미지 등 다양한 형태를..

인공신경망(Artificial Neural Network, ANN)은 인간 뇌의 신경망 구조를 모방하여 만든 머신러닝 모델입니다. 복잡한 패턴 인식, 분류, 예측 등의 작업을 수행하는 데 효과적이며, 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. 이 글에서는 인공신경망의 기본 개념, 구성 요소, 작동 원리, 그리고 간단한 예제를 통해 인공신경망을 쉽게 이해할 수 있도록 설명합니다.💡 인공신경망이란 무엇인가? (What is Artificial Neural Network?)인공신경망(Artificial Neural Network, ANN)은 인간의 뇌가 정보를 처리하는 방식을 모방한 계산 모델입니다. 뇌의 기본 단위인 뉴런(neuron)이 서로 연결되어 복잡한 네트워크를 형성하는 것처럼, 인공신경망은 여러 개의 노..

결정 트리(Decision Tree)는 머신러닝에서 널리 사용되는 지도 학습 알고리즘 중 하나이다. 데이터의 특징(feature)을 기반으로 의사 결정을 내리는 과정을 트리 구조로 표현하며, 분류(classification)와 회귀(regression) 문제에 모두 적용 가능하다. 이해하기 쉽고 시각적으로 표현하기 용이하여 많은 분야에서 활용되고 있다.🌱 결정 트리(Decision Tree)란?결정 트리(Decision Tree)는 데이터를 분석하여 의사 결정을 위한 규칙을 트리 형태로 표현하는 모델이다. 각 노드(node)는 특징(feature)에 대한 테스트를 나타내고, 가지(branch)는 테스트 결과에 따른 분기(branching)를 나타낸다. 리프 노드(leaf node)는 최종 결정 또는 예..

머신러닝과 딥러닝은 현대 인공지능 분야에서 핵심적인 역할을 수행한다. 두 기술 모두 데이터를 기반으로 학습하고 예측을 수행하지만, 작동 방식과 적용 분야에서 뚜렷한 차이를 보인다. 이 글에서는 머신러닝과 딥러닝의 기본 개념, 차이점, 그리고 실제 활용 사례를 통해 두 기술을 명확히 이해할 수 있도록 돕는다.💡 머신러닝 (Machine Learning) 이란?머신러닝은 명시적인 프로그래밍 없이 컴퓨터가 데이터로부터 학습할 수 있도록 하는 기술이다. 알고리즘을 사용하여 데이터를 분석하고, 패턴을 학습하여 미래의 데이터에 대한 예측이나 결정을 내린다. 머신러닝은 다양한 유형의 문제를 해결하는 데 사용되며, 지도 학습 (Supervised Learning), 비지도 학습 (Unsupervised Learnin..

머신러닝과 딥러닝에서 텐서는 핵심적인 데이터 구조입니다. 텐서는 데이터를 표현하고 처리하는 데 사용되며, 신경망의 연산을 수행하는 데 필수적입니다. 이 글에서는 텐서의 개념, 중요성, 그리고 활용 방법에 대해 자세히 살펴보겠습니다.💡 텐서(Tensor)란 무엇인가? (What is a Tensor?)텐서는 다차원 배열(multidimensional array)입니다. 텐서는 스칼라, 벡터, 행렬 등을 일반화한 개념으로 볼 수 있습니다. 즉, 텐서는 0차원부터 N차원까지 다양한 차원을 가질 수 있습니다. 텐서는 데이터를 효율적으로 표현하고 연산을 수행하는 데 사용됩니다. 텐서의 차원은 '축(axis)' 또는 '랭크(rank)'라고도 불립니다.🔢 텐서의 종류 (Types of Tensors)스칼라 (Sc..

K-최근접 이웃(KNN) 알고리즘은 지도 학습의 한 종류로서, 분류(Classification) 및 회귀(Regression) 문제에 널리 사용된다. 이 알고리즘은 새로운 데이터 포인트가 주어졌을 때, 기존 데이터에서 가장 가까운 K개의 이웃을 찾아 그들의 속성을 기반으로 새로운 데이터의 속성을 예측한다. KNN은 이해하기 쉽고 구현이 간단하다는 장점을 가지며, 복잡한 모델을 학습하기 전에 시도해볼 수 있는 좋은 기준 모델(Baseline Model)이 된다.✨ KNN 알고리즘의 기본 개념 (Basic Concepts of KNN)KNN 알고리즘은 매우 직관적이다. 새로운 데이터 포인트가 주어지면, 알고리즘은 기존의 모든 데이터 포인트와의 거리를 계산한다. 그 후, 가장 가까운 K개의 데이터 포인트를 선..

경사하강법(Gradient Descent)은 머신러닝 모델을 훈련시키는 데 사용되는 핵심 알고리즘 중 하나이다. 이 방법은 모델의 예측과 실제 데이터 간의 오차를 최소화하는 파라미터(매개변수)를 찾는 데 사용된다. 경사하강법은 특히 복잡한 모델에서 최적의 해를 찾기 위한 반복적인 최적화 기술로 널리 사용된다.💡 경사하강법이란? (What is Gradient Descent?)경사하강법은 함수의 최솟값을 찾기 위해 함수의 기울기(gradient, 경사)를 이용하여 반복적으로 파라미터를 업데이트하는 최적화 알고리즘이다. 머신러닝에서는 손실 함수(loss function)의 값을 최소화하는 모델 파라미터를 찾는 데 주로 사용된다. 손실 함수는 모델의 예측값과 실제값 사이의 차이를 나타내며, 이 손실 함수의 ..

로지스틱 회귀(Logistic Regression)는 통계학과 머신러닝에서 널리 사용되는 분류 알고리즘이다. 선형 회귀와 유사하지만, 로지스틱 회귀는 종속 변수가 이산적인 값을 가질 때, 특히 이진 분류 문제에 적합하다. 즉, 결과를 특정 범주에 속할 확률로 예측한다. 이 글에서는 로지스틱 회귀의 기본 개념, 작동 원리, 장단점, 실제 사용 예시, 그리고 파이썬을 이용한 구현 방법을 자세히 설명한다.💡 로지스틱 회귀란 무엇인가? (What is Logistic Regression?)로지스틱 회귀는 종속 변수가 범주형 데이터를 가질 때 사용하는 회귀 분석 방법이다. 일반적인 선형 회귀는 연속형 데이터를 예측하는 데 사용되지만, 로지스틱 회귀는 특정 사건이 발생할 확률을 예측하는 데 사용된다. 예를 들어,..

선형 회귀는 통계학과 머신러닝에서 널리 사용되는 예측 분석 방법이다. 이 방법은 독립 변수(independent variable)와 종속 변수(dependent variable) 간의 선형 관계를 모델링하여, 주어진 독립 변수 값에 대한 종속 변수의 값을 예측하는 데 사용된다. 선형 회귀는 간단하면서도 강력한 도구로서, 다양한 분야에서 활용되고 있다.💡 선형 회귀 (Linear Regression) 란?선형 회귀는 하나 이상의 독립 변수와 종속 변수 사이의 관계를 가장 잘 설명하는 선형 방정식을 찾는 것을 목표로 한다. 즉, 데이터 포인트를 가장 잘 나타내는 직선(단일 독립 변수의 경우) 또는 초평면(multiple independent variables의 경우)을 찾는 것이다.🧮 선형 회귀 모델 (..