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머신러닝(Machine Learning)은 방대한 양의 데이터를 활용하여 예측 모델을 구축하는 분야이다. 이러한 데이터는 숫자, 텍스트, 이미지 등 다양한 형태로 존재하며, 모델 학습 및 성능 평가 과정에서 데이터를 효과적으로 시각화하는 것은 매우 중요하다. 시각화는 데이터의 패턴을 파악하고, 이상치를 탐지하며, 모델의 예측 결과를 이해하는 데 도움을 준다. 본 글에서는 머신러닝 데이터를 시각화하는 다양한 기법을 소개하고, 초보자도 쉽게 이해할 수 있도록 예시와 함께 설명한다. 📊 데이터 시각화의 중요성 (Importance of Data Visualization)머신러닝에서 데이터 시각화는 단순한 부가 기능이 아닌 필수적인 요소이다. 데이터를 시각화함으로써 다음과 같은 이점을 얻을 수 있다.데이터 이..

🧠 매니폴드 학습이란? (What is Manifold Learning?)매니폴드 학습은 고차원 데이터를 저차원 공간으로 변환하는 머신러닝 기법이다. 복잡한 데이터의 구조를 보존하면서 차원을 축소하여, 시각화, 데이터 압축, 잡음 제거 등에 활용한다. 핵심 아이디어는 고차원 데이터가 실제로는 저차원 매니폴드 상에 존재한다는 가정이다. 즉, 데이터가 고차원 공간에서 복잡하게 분포되어 있지만, 특정 형태(예: 곡선, 표면)를 따라 분포한다는 것이다. ⚙️ 매니폴드 학습의 목표 (Goals of Manifold Learning)매니폴드 학습의 주요 목표는 다음과 같다:차원 축소 (Dimensionality Reduction): 데이터의 차원을 줄여 계산 효율성을 높이고, 과적합(overfitting)을 방지..