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머신러닝 모델을 구축할 때 중요한 개념 중 하나가 특징 공간입니다. 특징 공간은 모델이 학습하고 예측을 수행하는 데 사용되는 데이터의 표현 방식을 정의합니다. 이 글에서는 특징 공간의 기본 개념, 중요성, 그리고 실제 머신러닝 모델에서 어떻게 활용되는지 자세히 살펴보겠습니다. 특징 공간을 이해하는 것은 효과적인 머신러닝 모델을 설계하고 구현하는 데 필수적입니다.💡 특징 공간이란? (What is Feature Space?)특징 공간은 머신러닝 모델이 학습하는 데 사용되는 모든 가능한 특징(feature)들의 조합으로 이루어진 공간입니다. 각 특징은 공간의 차원을 나타내며, 데이터 포인트는 이 공간 내의 특정 위치로 표현됩니다. 예를 들어, 이미지 분류 모델에서 각 픽셀의 색상 값이 특징이 될 수 있으며..

Transformer는 자연어 처리(NLP) 분야에서 혁명적인 변화를 가져온 딥러닝 모델입니다. 이 모델은 Attention 메커니즘을 사용하여 문장 내 단어 간의 관계를 효과적으로 파악하며, 기존의 순환 신경망(RNN) 기반 모델의 한계를 극복했습니다. 이 글에서는 Transformer의 기본 구조와 핵심 구성 요소에 대해 자세히 알아보겠습니다. 💡 Attention 메커니즘Attention 메커니즘은 Transformer의 핵심 구성 요소 중 하나입니다. 이는 입력 문장의 각 단어가 출력 문장의 어떤 단어와 관련이 있는지 가중치를 부여하여 표현합니다. 기존의 seq2seq 모델에서는 고정된 크기의 context vector에 모든 정보를 압축해야 했기 때문에 정보 손실이 발생할 수 있었습니다. At..

머신러닝에서 의사결정 규칙은 데이터를 기반으로 예측 또는 결정을 내리는 데 사용되는 간단하면서도 강력한 방법입니다. 이 글에서는 의사결정 규칙의 기본 개념부터 실제 적용 사례, 그리고 장단점까지 자세히 살펴보겠습니다. 초보자도 쉽게 이해할 수 있도록 다양한 예시와 함께 설명할 예정입니다.🤔 의사결정 규칙이란? (What are Decision Rules?)의사결정 규칙은 특정 조건이 만족될 때 특정 결정을 내리는 간단한 규칙들의 집합입니다. 각 규칙은 'IF 조건 THEN 결과' 형태로 표현됩니다. 예를 들어, 'IF 온도가 25도 이상 THEN 에어컨을 켜라'와 같은 규칙이 있습니다. 이러한 규칙들은 데이터의 패턴을 학습하여 예측 모델을 구축하는 데 사용될 수 있습니다. 머신러닝에서 의사결정 규칙은 ..

배깅과 부스팅은 머신러닝에서 강력한 성능을 제공하는 앙상블 방법론입니다. 이 두 기법은 여러 개의 약한 학습기(weak learner)를 결합하여 하나의 강력한 학습기(strong learner)를 만드는 데 사용됩니다. 본 포스트에서는 배깅과 부스팅의 기본 개념, 작동 원리, 장단점, 그리고 실제 코드 예제를 통해 자세히 알아보겠습니다.🚀 배깅(Bagging)이란?배깅(Bagging)은 Bootstrap Aggregating의 약자로, 통계적 샘플링 기법인 부트스트랩(Bootstrap)을 사용하여 여러 개의 데이터셋을 생성하고, 각 데이터셋에 대해 독립적으로 학습된 모델들을 결합하는 앙상블 방법입니다. 배깅의 핵심은 데이터의 중복을 허용하는 리샘플링(Resampling)을 통해 다양한 데이터셋을 만들..

머신러닝 모델의 성능을 평가하는 데에는 다양한 지표가 활용된다. 그중 F1 점수는 정밀도(Precision)와 재현율(Recall)의 조화 평균으로, 불균형한 데이터셋에서 모델의 성능을 종합적으로 평가하는 데 유용하다. 이 글에서는 F1 점수의 개념, 계산 방법, 중요성, 그리고 실제 활용 사례를 자세히 살펴본다.📌 F1 점수란 무엇인가? (What is F1 Score?)F1 점수는 머신러닝 모델의 성능을 평가하는 지표 중 하나로, 특히 이진 분류 문제에서 많이 사용된다. F1 점수는 정밀도(Precision)와 재현율(Recall)을 모두 고려하여 계산되므로, 데이터 불균형 문제가 있는 경우에도 모델의 성능을 더 정확하게 평가할 수 있다. 정밀도는 모델이 양성이라고 예측한 것 중에서 실제로 양성인 ..

머신러닝 모델을 학습시키기 위해서는 데이터가 필수적입니다. 이 데이터는 크게 피처(Feature)와 레이블(Label)로 구성되는데, 이 둘은 머신러닝 모델의 학습과 예측에 중요한 역할을 합니다. 이번 글에서는 피처와 레이블의 차이점을 명확히 설명하고, 몇 가지 예시를 통해 이해를 돕고자 합니다.✨ 피처(Feature)란 무엇인가?피처(Feature)는 머신러닝 모델이 학습할 때 사용되는 입력 변수 또는 속성을 의미합니다. 각 피처는 데이터의 특정 측면을 나타내며, 모델은 이러한 피처들을 분석하여 패턴을 학습하고 예측을 수행합니다. 피처는 독립 변수(Independent Variable) 또는 설명 변수(Explanatory Variable)라고도 불립니다.피처는 숫자, 텍스트, 이미지 등 다양한 형태를..

인공신경망(Artificial Neural Network, ANN)은 인간 뇌의 신경망 구조를 모방하여 만든 머신러닝 모델입니다. 복잡한 패턴 인식, 분류, 예측 등의 작업을 수행하는 데 효과적이며, 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. 이 글에서는 인공신경망의 기본 개념, 구성 요소, 작동 원리, 그리고 간단한 예제를 통해 인공신경망을 쉽게 이해할 수 있도록 설명합니다.💡 인공신경망이란 무엇인가? (What is Artificial Neural Network?)인공신경망(Artificial Neural Network, ANN)은 인간의 뇌가 정보를 처리하는 방식을 모방한 계산 모델입니다. 뇌의 기본 단위인 뉴런(neuron)이 서로 연결되어 복잡한 네트워크를 형성하는 것처럼, 인공신경망은 여러 개의 노..

결정 트리(Decision Tree)는 머신러닝에서 널리 사용되는 지도 학습 알고리즘 중 하나이다. 데이터의 특징(feature)을 기반으로 의사 결정을 내리는 과정을 트리 구조로 표현하며, 분류(classification)와 회귀(regression) 문제에 모두 적용 가능하다. 이해하기 쉽고 시각적으로 표현하기 용이하여 많은 분야에서 활용되고 있다.🌱 결정 트리(Decision Tree)란?결정 트리(Decision Tree)는 데이터를 분석하여 의사 결정을 위한 규칙을 트리 형태로 표현하는 모델이다. 각 노드(node)는 특징(feature)에 대한 테스트를 나타내고, 가지(branch)는 테스트 결과에 따른 분기(branching)를 나타낸다. 리프 노드(leaf node)는 최종 결정 또는 예..

머신러닝과 딥러닝은 현대 인공지능 분야에서 핵심적인 역할을 수행한다. 두 기술 모두 데이터를 기반으로 학습하고 예측을 수행하지만, 작동 방식과 적용 분야에서 뚜렷한 차이를 보인다. 이 글에서는 머신러닝과 딥러닝의 기본 개념, 차이점, 그리고 실제 활용 사례를 통해 두 기술을 명확히 이해할 수 있도록 돕는다.💡 머신러닝 (Machine Learning) 이란?머신러닝은 명시적인 프로그래밍 없이 컴퓨터가 데이터로부터 학습할 수 있도록 하는 기술이다. 알고리즘을 사용하여 데이터를 분석하고, 패턴을 학습하여 미래의 데이터에 대한 예측이나 결정을 내린다. 머신러닝은 다양한 유형의 문제를 해결하는 데 사용되며, 지도 학습 (Supervised Learning), 비지도 학습 (Unsupervised Learnin..

머신러닝과 딥러닝에서 텐서는 핵심적인 데이터 구조입니다. 텐서는 데이터를 표현하고 처리하는 데 사용되며, 신경망의 연산을 수행하는 데 필수적입니다. 이 글에서는 텐서의 개념, 중요성, 그리고 활용 방법에 대해 자세히 살펴보겠습니다.💡 텐서(Tensor)란 무엇인가? (What is a Tensor?)텐서는 다차원 배열(multidimensional array)입니다. 텐서는 스칼라, 벡터, 행렬 등을 일반화한 개념으로 볼 수 있습니다. 즉, 텐서는 0차원부터 N차원까지 다양한 차원을 가질 수 있습니다. 텐서는 데이터를 효율적으로 표현하고 연산을 수행하는 데 사용됩니다. 텐서의 차원은 '축(axis)' 또는 '랭크(rank)'라고도 불립니다.🔢 텐서의 종류 (Types of Tensors)스칼라 (Sc..