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머신러닝 모델의 성능 향상을 위해 스케일링은 필수적인 전처리 과정입니다. 이 글에서는 스케일링이 왜 필요한지, 그리고 다양한 스케일링 방법들을 살펴보고, 실제 코드 예제를 통해 이해를 돕고자 합니다.🎨 스케일링이 필요한 이유머신러닝 모델은 입력 변수(feature)의 스케일에 민감하게 반응할 수 있습니다. 변수들의 스케일이 다르면 다음과 같은 문제들이 발생할 수 있습니다.모델 성능 저하:특정 변수의 값이 다른 변수보다 훨씬 크면, 모델 학습 시 해당 변수의 영향력이 과도하게 커질 수 있습니다. 예를 들어, 집의 크기(단위: 평방미터)와 건축 연도(단위: 년)를 입력 변수로 사용하는 경우, 집의 크기가 모델 학습에 더 큰 영향을 미칠 수 있습니다.경사 하강법(Gradient Descent) 기반의 모델(..

머신러닝 모델의 성능은 데이터의 품질에 크게 의존한다. 따라서, 원시 데이터(raw data)를 모델에 바로 적용하기보다는, 데이터 전처리(data preprocessing) 과정을 거쳐 데이터의 품질을 향상시키는 것이 중요하다. 데이터 전처리(data preprocessing)는 결측치 처리, 이상치 제거, 데이터 변환, 스케일링 등 다양한 기법을 포함하며, 이러한 과정을 통해 모델의 정확도와 일반화 성능을 높일 수 있다.—✨ 데이터 전처리(Data Preprocessing)의 필요성머신러닝 모델은 입력 데이터에 매우 민감하게 반응한다. 현실 세계의 데이터는 불완전하고, 노이즈를 포함하며, 일관성이 없을 수 있다. 이러한 데이터의 특성은 모델의 학습을 방해하고, 성능 저하의 원인이 된다. 따라서, 데이..

딥러닝 모델의 효율성을 높이는 것은 매우 중요한 과제이다. 특히, 제한된 자원(예: 계산 능력, 메모리)에서 최상의 성능을 얻기 위해서는 모델의 크기와 구조를 효과적으로 조절해야 한다. EfficientNet은 이러한 목표를 달성하기 위해 개발된 모델로, 스케일링(Scaling) 방법을 통해 다양한 크기의 모델을 생성하여 성능과 효율성 간의 균형을 맞춘다.🚀 EfficientNet 소개EfficientNet은 이미지 분류(Image Classification) 문제에서 뛰어난 성능을 보이는 모델이다. 이 모델의 핵심은 모델의 너비(Width), 깊이(Depth), 해상도(Resolution)를 균형 있게 조절하는 Compound Scaling 방법을 사용한다는 점이다. 이는 모델의 크기를 키우면서도 계..