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머신러닝: 특징 공간(Feature Space)의 개념

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..
머신러닝 2025. 4. 16. 07:08
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