머신러닝(Machine Learning) 실전 성능 평가

서론  머신러닝 모델을 개발하는 과정은 마치 예술가가 작품을 완성하는 과정과 비슷합니다. 데이터 스플릿, 모델 선택 및 학습, 모델 검증 및 하이퍼파라미터 튜닝 등은 모두 머신러닝 모델을 '그리는' 과정이라 할 수 있습니다. 이러한 과정을 거친 후, 우리는 마침내 모델이 '완성'되었다고 말할 수 있습니다. 그러나, 이 모델이 실제로 얼마나 잘 작동하는지, 그리고 어떤 성능을 발휘하는지는 어떻게 알 수 있을까요? 이를 확인하기 위해서는 모델의 '성능 평가'가 필요합니다.  성능 평가는 머신러닝 모델이 데이터를 얼마나 잘 이해하였는지, 그리고 새로운 데이터에 대해 얼마나 정확한 예측을 하는지를 확인하는 과정입니다. 이를 통해 우리는 모델이 가진 한계를 파악하고, 이를 개선하는 방향으로 나아갈 수 있습니다. ..

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• · 2024. 1. 10.
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머신러닝(Machine Learning) 실전 모델 검증 및 하이퍼파라미터 튜닝

서론 머신러닝의 여정은 단순히 알고리즘을 실행시키는 것으로 끝나지 않습니다. 이론에서 실제 응용으로 넘어가는 과정에서, 우리는 모델의 학습이라는 기초 위에 검증과 하이퍼파라미터 튜닝이라는 중요한 두 번째 단계를 진행해야 합니다. 이 서론에서는 머신러닝의 심화 단계인 모델 검증과 하이퍼파라미터 튜닝의 중요성과 그 과정을 간략히 개관할 것입니다. 우리는 이미 데이터를 처리하고 모델을 구축하는 기본 단계를 살펴보았습니다. 이제, 이 모델들이 실제 세계의 복잡한 문제들에 어떻게 적용되는지, 그리고 어떻게 성능을 극대화할 수 있는지를 파악할 차례입니다. 모델 검증은 우리가 구축한 모델이 일반화할 수 있는 능력을 평가하는 과정입니다. 즉, 우리는 모델이 단순히 학습 데이터에만 잘 작동하는 것이 아니라, 앞으로 마주..

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• · 2024. 1. 8.
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머신러닝(Machine Learning) 실전 모델 선택 및 학습

서론 머신러닝은 지난 수년 동안 데이터 과학 분야에서 가장 강력한 도구 중 하나로 각광받고 있습니다. 이는 머신러닝이 제공하는 능력, 즉 대량의 데이터에서 복잡한 패턴을 찾아내고, 이를 통해 미래의 데이터에 대한 예측을 수행하는 능력 덕분입니다. 이러한 능력은 다양한 분야에서 활용될 수 있으며, 이를 통해 우리는 고객의 행동 예측부터 질병의 조기 진단에 이르기까지 다양한 문제를 해결할 수 있게 되었습니다. 우리가 머신러닝을 통해 이러한 문제를 해결하기 위해서는, 우선 적절한 머신러닝 모델을 선택하고, 이를 학습시키는 과정이 필요합니다. 이때, 다양한 머신러닝 알고리즘 중 어떤 것을 선택하느냐는 주어진 문제의 특성과 데이터의 성격에 따라 달라집니다. 이러한 과정은 머신러닝 분석의 핵심적인 단계입니다. 그러..

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• · 2024. 1. 3.
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머신러닝(Machine Learning) 실전 데이터 스플릿

서론 이번에는 머신러닝에서 중요한 단계인 '데이터 스플릿'의 실전 적용에 대해 이야기해보려고 합니다. 이전 글에서는 데이터 스플릿의 개념과 중요성, 그리고 이를 적용하는 기본적인 방법에 대해 알아보았습니다. 이제 이론을 실제 문제에 적용하는 단계로 나아가볼까요? 머신러닝에서 데이터 스플릿은 모델의 성능을 결정짓는 중요한 요소입니다. 모델이 학습 데이터에만 과도하게 적응하여 새로운 데이터에 대한 예측 능력이 떨어지는 과적합을 방지하고, 모델의 일반화 성능을 평가하기 위해 필요한 과정입니다. 이는 모든 머신러닝 프로젝트에서 꼭 필요한 단계로, 실제 문제 해결을 위해선 이론뿐만 아니라 실전에서의 적용 능력도 필요합니다. 이번 글에서는 실제 데이터셋에 데이터 스플릿을 적용해보고, 이를 통해 얻은 결과를 분석해보..

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• · 2024. 1. 2.
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머신러닝(Machine Learning) 후반전 - 성능 평가 실습

머신러닝 후반전 데이터 스플릿(Data Split) → 모델 선택 및 학습 → 모델 검증 및 하이퍼파라미터 튜닝 → 성능 평가 서론 이전 글에서는 데이터 스플릿, 모델 선택 및 학습, 그리고 모델 검증 및 하이퍼파라미터 튜닝에 대해 살펴보았습니다. 이제 마지막 단계인 '성능 평가'에 대해 이야기해보려 합니다. 머신러닝의 과정 속에서 우리는 모델이 학습한 결과가 실제로 유의미한지, 그리고 실제 상황에서 어떤 성능을 발휘할지 평가하는 단계가 필요합니다. 이를 통해 모델이 데이터를 얼마나 잘 이해하고, 새로운 데이터에 대해 얼마나 잘 예측할 수 있는지를 알아보게 됩니다. 머신러닝(Machine Learning) 후반전 - 성능 평가 실습 글에서는 이러한 '성능 평가' 과정을 살펴보고, 실제로 어떻게 수행되는지..

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• · 2023. 12. 20.
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머신러닝(Machine Learning) 후반전 - 모델 검증 및 하이퍼파라미터 튜닝

머신러닝 후반전  데이터 스플릿(Data Split) → 모델 선택 및 학습 → 모델 검증 및 하이퍼파라미터 튜닝 → 성능 평가  서론 이전에 머신러닝의 기초적인 부분, 데이터 전처리 및 모델 학습에 대해 상세히 알아보았습니다. 그런데 학습만큼 중요한 것이 바로 '검증'입니다. 그리고 검증 과정에서 나오는 결과를 통해 모델을 더욱 개선하는 것, 이것이 바로 '하이퍼파라미터 튜닝'입니다. 이번 글에서는 바로 그 두 주제, 머신러닝(Machine Learning) 후반전 - 모델 검증 및 하이퍼파라미터 튜닝에 대해 알아보려 합니다. 모델이 잘 학습하고 있는지, 그리고 그 성능을 더욱 향상시킬 수 있는 방법은 무엇인지 함께 살펴보며, 머신러닝을 한층 더 깊게 이해해보려고 합니다. 그럼 그동안 우리가 함께 쌓아..

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• · 2023. 12. 18.
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머신러닝(Machine Learning) 후반전 - 모델 선택 및 학습 실습

머신러닝 후반전 데이터 스플릿(Data Split) → 모델 선택 및 학습 → 모델 검증 및 하이퍼파라미터 튜닝 → 성능 평가 서론 머신러닝의 세계는 깊이 있고 복잡합니다. 이를 이해하는 데 필요한 핵심 요소 중 하나는 바로 '모델 선택 및 학습'입니다. 머신러닝의 학습 방법에 따라 지도학습, 비지도학습, 강화학습으로 분류되며, 이들 각각은 다양한 문제 해결에 적합한 도구입니다. 지도학습은 레이블이 붙은 데이터를 통해 모델을 학습시키는 방법으로, 분류와 회귀 문제를 주로 해결합니다. 분류는 레이블이 명확한 클래스로 나눠져 있는 경우에 사용되며, 회귀는 연속적인 수치를 예측하는 경우에 사용됩니다. 한편, 비지도학습은 레이블이 없는 데이터를 통해 숨겨진 패턴이나 구조를 찾아내는 학습 방법입니다. 클러스터링,..

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• · 2023. 12. 14.
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