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목록유클리드 거리 (6)
move84
거리 기반 학습은 데이터 포인트 간의 거리를 이용하여 예측을 수행하는 머신러닝 방법입니다. 이 방법은 직관적이고 이해하기 쉬우며, 다양한 문제에 적용할 수 있습니다. 이 글에서는 거리 기반 학습의 기본 개념부터 다양한 알고리즘, 장단점, 그리고 실제 적용 예시까지 자세히 살펴보겠습니다.📏 거리 기반 학습이란? (What is Distance-based Learning?)거리 기반 학습은 데이터 포인트들 사이의 유사성을 측정하여 예측을 수행하는 방법입니다. 여기서 유사성은 주로 '거리'로 측정됩니다. 즉, 어떤 데이터 포인트가 다른 데이터 포인트들과 얼마나 가까운지를 계산하여, 그 거리에 따라 예측 값을 결정합니다. 예를 들어, 새로운 데이터 포인트가 주어졌을 때, 그 포인트에서 가장 가까운 기존 데이터..
머신러닝에서 유사도와 거리는 데이터 포인트 간의 관계를 측정하는 데 사용되는 중요한 개념이다. 이 두 개념은 서로 밀접하게 관련되어 있지만, 그 의미와 적용 방식에는 차이가 있다. 유사도는 두 데이터 포인트가 얼마나 비슷한지를 나타내며, 거리는 두 데이터 포인트가 얼마나 다른지를 나타낸다. 이 글에서는 유사도와 거리의 차이점을 명확히 설명하고, 각 개념이 머신러닝에서 어떻게 활용되는지 알아본다.📏 유사도 (Similarity)유사도는 두 데이터 포인트가 얼마나 비슷한지를 정량적으로 나타내는 지표다. 유사도 값이 높을수록 두 데이터 포인트는 더 유사하다고 판단한다. 유사도를 측정하는 다양한 방법이 있으며, 데이터의 특성과 문제의 목적에 따라 적절한 유사도 측정 방법을 선택해야 한다. 유사도는 일반적으로 ..
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..
💡 추천 시스템: 콘텐츠 기반 필터링 이해하기콘텐츠 기반 필터링(Content-Based Filtering)은 머신러닝 기반 추천 시스템의 한 종류이다. 이 방식은 사용자가 과거에 좋아했던 아이템과 유사한 아이템을 추천하는 데 중점을 둔다. 사용자의 프로필과 아이템의 특징을 분석하여, 사용자의 선호도와 가장 일치하는 아이템을 추천하는 방식이다.📚 기본 개념: 사용자 프로필 및 아이템 특징콘텐츠 기반 필터링의 핵심은 '사용자 프로필'과 '아이템 특징'을 정확하게 정의하고 표현하는 것이다.사용자 프로필 (User Profile): 사용자가 과거에 어떤 아이템을 좋아했는지, 어떤 특징을 선호하는지 등을 나타낸다. 예를 들어, 영화 추천 시스템에서는 사용자가 선호하는 영화 장르, 배우, 감독, 줄거리 등을 ..
🧠 인스턴스 기반 학습 방법 소개인스턴스 기반 학습 (Instance-Based Learning)은 기계 학습의 한 종류로, 훈련 데이터를 단순히 저장하고 새로운 데이터 포인트가 주어질 때 유사한 인스턴스를 찾아 예측을 수행하는 방식이다. 이 방법은 모델을 명시적으로 학습하는 대신 훈련 데이터를 활용하여 예측을 수행하므로, '게으른 학습 (Lazy Learning)'이라고도 불린다. 주요 특징은 다음과 같다:게으른 학습 (Lazy Learning): 훈련 단계에서 모델을 구축하지 않고, 예측 시점에 데이터를 처리한다.비모수적 (Non-parametric): 데이터에 대한 어떠한 가정도 하지 않으며, 데이터 자체에 의존한다.메모리 기반 (Memory-Based): 훈련 데이터를 메모리에 저장하여 사용한다..
📊 머신러닝의 기본: 계층적 클러스터링 탐험계층적 클러스터링(Hierarchical Clustering)은 머신러닝(Machine Learning)의 클러스터링(Clustering) 기법 중 하나로, 데이터를 계층적인 구조로 묶어주는 알고리즘이다. 이 글에서는 계층적 클러스터링의 기본 개념, 작동 방식, 장단점, 그리고 실제 파이썬(Python) 코드를 활용한 예시를 자세히 알아본다.💡 계층적 클러스터링이란?계층적 클러스터링은 데이터를 유사성에 따라 그룹화하는 무감독 학습(Unsupervised Learning) 방법이다. 데이터 포인트 간의 거리를 기반으로, 가장 가까운 데이터 포인트를 묶어 클러스터를 형성하고, 이러한 클러스터들을 점진적으로 병합하여 계층 구조를 만든다. 결과를 덴드로그램(De..