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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..

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..

머신러닝 알고리즘 벤치마킹은 다양한 머신러닝 알고리즘의 성능을 객관적으로 비교하고, 특정 문제에 가장 적합한 알고리즘을 선택하기 위한 중요한 과정이다. 벤치마킹을 통해 데이터 과학자들은 각 알고리즘의 강점과 약점을 파악하고, 실제 문제 해결에 필요한 최적의 모델을 선택할 수 있다.📊 벤치마킹의 중요성머신러닝 프로젝트에서 벤치마킹은 성공적인 모델 개발의 핵심 요소이다. 벤치마킹을 통해 얻을 수 있는 주요 이점은 다음과 같다:알고리즘 성능 비교 (Algorithm Performance Comparison): 다양한 알고리즘의 성능을 정량적으로 비교하여, 어떤 알고리즘이 특정 데이터셋에 가장 적합한지 평가할 수 있다.모델 선택 (Model Selection): 벤치마킹 결과를 바탕으로, 문제의 특성과 요구 ..