딥러닝(Deep Learning) 기초

서론 딥러닝은 현대 인공 지능 연구와 응용 분야에서 중추적인 역할을 하는 기술로서, 머신러닝의 한 분야라고 볼 수 있습니다. 그러나 이 두 분야는 몇 가지 중요한 차이점을 가지고 있습니다. 딥러닝은 Deep Neural Network를 기반으로 하며, 이는 데이터로부터 복잡한 패턴을 학습하는 능력을 가지고 있습니다. 이러한 특성 때문에 딥러닝은 이미지, 텍스트, 음성 등의 비정형 데이터 분석에 탁월한 성능을 발휘합니다. 딥러닝의 가장 큰 장점 중 하나는 'Feature Extraction'입니다. 전통적인 머신러닝에서는 전문가가 직접 특성을 선택하고 추출하는 과정이 필요했습니다. 이를 'Feature Engineering'이라고 합니다. 그러나 딥러닝은 네트워크가 스스로 데이터로부터 특성을 학습하고 추출..

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• · 2024. 1. 30.
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데이터 시각화 코드 템플릿

서론 데이터를 시각화하는 것은 데이터를 이해하는 데 있어 매우 중요한 과정입니다. 여러 가지 종류의 그래프를 그리는 방법에 대해 알아보겠습니다. 파이썬에서 데이터 시각화를 위해 주로 사용하는 라이브러리는 matplotlib와 seaborn입니다. 이 두 라이브러리를 함께 사용하면 다양한 그래프를 그릴 수 있습니다. 또한, 싸이킷런(scikit-learn)의 내장 데이터를 사용하여 예제를 제공하겠습니다. 1. Scatter Plot (산점도) 산점도는 두 변수 간의 관계를 시각화하는 데 사용됩니다. 아래의 코드는 싸이킷런의 '붓꽃' 데이터 세트를 사용하여 피처 'sepal length (cm)'와 'sepal width (cm)' 사이의 관계를 시각화합니다. plt.scatter는 matplotlib 라이..

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• · 2024. 1. 18.
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머신러닝(Machine Learning) 데이터 스케일링 기초

서론 데이터 과학의 핵심 요소 중 하나는 데이터를 적절하게 처리하고 이해하는 것입니다. 데이터를 가공하는 다양한 방법 중 하나는 바로 '데이터 스케일링'입니다. 이 기술은 데이터의 기존 값을 특정 범위로 변환하여, 모델이 데이터를 보다 효과적으로 해석하게 하는데 중요한 역할을 합니다. 데이터 스케일링은 특히 머신러닝에서 중요한데, 여기서는 대부분의 알고리즘이 입력 특성의 스케일에 민감하게 반응하기 때문입니다. 예를 들어, 하나의 특성이 다른 특성보다 수치적으로 훨씬 더 크다면, 머신러닝 모델은 큰 특성에 더 많은 가중치를 두게 되어, 작은 특성이 모델에 미치는 영향을 제대로 반영하지 못할 수 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 데이터 스케일링은 모든 특성의 스케일을 비슷한 수준으로 맞추어 모델의 성..

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• · 2023. 12. 7.
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머신러닝(Machine Learning) 데이터 인코딩(Encoding) 기초

서론 머신러닝은 컴퓨터가 스스로 학습하여 문제를 해결하는 연구 분야로, 이를 위해선 데이터가 필수적입니다. 이 데이터는 다양한 형태와 형식으로 존재하며, 이를 컴퓨터가 이해할 수 있는 형태로 변환하는 과정이 필요한데, 이를 '데이터 인코딩'이라고 합니다. 데이터 인코딩은 데이터를 컴퓨터가 이해하고 처리할 수 있는 형식으로 변환하는 과정입니다. 이는 머신러닝 모델의 효율성과 정확성을 크게 향상시키는 중요한 단계로서, 머신러닝 알고리즘은 숫자로 표현된 데이터를 처리하는데, 이 때문에 범주형 데이터를 숫자로 변환하는 '범주형 인코딩', 텍스트 데이터를 숫자로 변환하는 '텍스트 인코딩' 같은 다양한 인코딩 방법이 사용됩니다. 데이터 인코딩은 머신러닝 모델의 성능을 결정짓는 핵심 요소 중 하나입니다. 인코딩을 통..

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• · 2023. 12. 5.
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머신러닝Machine Learning 알고리즘 라이브러리 싸이킷런scikit-learn

사이킷런 홈페이지: https://scikit-learn.org/stable/ scikit-learn: machine learning in Python — scikit-learn 1.3.2 documentationModel selection Comparing, validating and choosing parameters and models. Applications: Improved accuracy via parameter tuning Algorithms: grid search, cross validation, metrics, and more...scikit-learn.org 서론 머신러닝 알고리즘은 컴퓨터가 데이터를 통해 학습하고 예측을 수행하게 해주는 방법들을 말합니다. 대표적으로 지도 학습, 비지도..

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• · 2023. 12. 1.
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머신러닝(Machine Learning) Evaluation metric 기초

서론 머신러닝(Machine Learning) Evaluation metric 기초에 대해 알아봅시다. 머신러닝의 평가 지표(Evaluation metric)는 머신러닝 모델의 성능을 측정하고, 이를 바탕으로 모델을 최적화하는 데 중요한 역할을 합니다. 이러한 평가 지표 없이는 우리는 모델이 얼마나 잘 작동하는지, 어떤 문제가 있는지, 어떻게 개선할 수 있는지를 알 수 없습니다. 이해를 돕기 위해, 모델의 성능을 "측정"하는 것을 여행의 목표지점을 찾는 것에 비유할 수 있습니다. 여행자는 목표지점에 도달하기 위해 지도를 필요로 합니다. 이 지도 없이는 그들은 어디로 가야 하는지, 얼마나 멀리 떨어져 있는지, 어떤 방향으로 나아가야 하는지 알 수 없습니다. 비슷한 방식으로, 머신러닝 모델 역시 "지도"인 ..

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• · 2023. 11. 28.
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머신러닝(Machine Learning) Loss function 기초

서론 머신러닝(Machine Learning) Loss function 기초에 대해 알아보겠습니다. 머신러닝은 인간의 학습 과정을 컴퓨터에 적용함으로써, 컴퓨터가 스스로 학습하고 문제를 해결하는 능력을 갖추게 하는 기술입니다. 이런 학습 과정에서 중요한 역할을 하는 것 중 하나가 Loss Function, 즉 손실 함수입니다. 손실 함수는 머신러닝 모델이 예측한 결과와 실제 값 사이의 차이, 즉 오차를 측정하는 방법입니다. 이 오차는 모델이 얼마나 잘 또는 잘못 작동하고 있는지를 나타내는 지표로, 이 값을 최소화하는 것이 머신러닝의 주요 목표 중 하나입니다. 이러한 손실 함수의 중요성은 머신러닝의 핵심 절차인 '추론(Inference)' 단계에서 특히 드러납니다. 모델이 학습 데이터를 바탕으로 새로운 데..

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• · 2023. 11. 24.
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