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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..

머신러닝 모델을 훈련하는 과정에서 손실 함수(Loss Function)는 모델의 예측이 얼마나 부정확한지를 측정하는 중요한 지표이다. 이 함수는 모델이 학습 데이터에 얼마나 잘 적합되는지를 평가하고, 모델의 가중치를 조정하여 성능을 개선하는 데 사용된다. 손실 함수의 이해는 머신러닝 모델의 성능을 최적화하는 데 필수적이다.💡 손실 함수(Loss Function)란? (What is a Loss Function?)손실 함수는 모델의 예측값과 실제값 사이의 차이를 정량화하는 함수이다. 이 차이가 클수록 손실 함수의 값은 커지며, 이는 모델의 성능이 낮음을 의미한다. 모델은 손실 함수의 값을 최소화하는 방향으로 학습하며, 이를 통해 예측 정확도를 높인다. 손실 함수는 비용 함수(Cost Function) 또..

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..

딥러닝의 세계에 오신 것을 환영합니다! 오늘은 딥러닝의 핵심 개념 중 하나인 지도 학습 (Supervised Learning) 에 대해 알아보겠습니다. 💡지도 학습은 딥러닝을 포함한 머신 러닝 분야에서 가장 널리 사용되는 학습 방법 중 하나입니다. 지도 학습의 기본 아이디어는 '정답'이 있는 데이터를 사용하여 모델을 학습시키는 것입니다. 훈련 데이터 (training data) 라고 불리는 이 데이터는 입력 (input) 과 그에 해당하는 올바른 출력 (output, 또는 label) 쌍으로 구성됩니다. 모델은 이 데이터를 통해 입력과 출력 간의 관계를 학습하고, 새로운 입력에 대한 출력을 예측하는 능력을 갖추게 됩니다.예를 들어, 강아지와 고양이 사진을 분류하는 모델을 생각해 봅시다. 🐶🐱입력 (..

머신러닝 모델을 훈련하는 과정은 종종 오랜 시간이 소요될 수 있으며, 과적합(Overfitting) 문제로 인해 모델의 성능이 오히려 저하될 수 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위한 효과적인 전략 중 하나가 바로 'Early Stopping(얼리 스토핑)'입니다. 이 글에서는 Early Stopping의 개념, 중요성, 다양한 구현 방법, 그리고 실제 사용 예시를 자세히 살펴보겠습니다. 🧠 Early Stopping이란?Early Stopping은 머신러닝 모델 훈련 과정에서 모델의 성능이 더 이상 향상되지 않거나 오히려 감소하기 시작할 때 훈련을 조기에 중단하는 기법입니다. 즉, 모델이 과적합되기 전에 훈련을 멈춰서 일반화 성능을 향상시키는 것입니다. Early Stopping은 훈련 데이터(Tra..