반응형 전체 글176 [Machine Learning] StandardScaler의 필수성: 데이터 전처리의 핵심 이해하기 🌟 안녕하세요, 오늘은 머신러닝에서 데이터 전처리 과정의 중요한 부분인 StandardScaler에 대해 알아보려고 합니다. 왜 StandardScaler를 사용해야 하는지, 그리고 이것이 모델의 성능에 어떤 영향을 미치는지에 대해 함께 살펴보겠습니다. 🤔 StandardScaler란 무엇인가? 스케일링의 중요성: 머신러닝 모델은 데이터의 특성에 기반하여 예측을 합니다. 그러나 각 특성의 스케일이 다를 경우, 모델은 더 큰 스케일의 특성에 더 많은 영향을 받게 됩니다. 📏 StandardScaler란?: StandardScaler는 데이터의 특성을 평균 0, 표준편차 1이 되도록 변환합니다. 이 과정을 통해 모든 특성이 같은 스케일을 가지게 되며, 모델의 성능을 향상시킬 수 있습니다. 🔍 모델 성능 향상: .. 2024. 1. 25. [Machine Learning] 정규화(Regularization): 회귀 분석에서 왜 필요한가? 여러분, 안녕하세요! 오늘은 회귀 분석에서 중요한 역할을 하는 '정규화(Regularization)'에 대해 알아보려고 합니다. 회귀 모델을 구축할 때, 과적합(Overfitting)이라는 문제에 직면하기 쉽습니다. 이를 해결하는 핵심 방법 중 하나가 바로 정규화인데요, 왜 이 방법이 중요한지 그 이유를 함께 살펴보겠습니다. 🧐 문제: 과적합(Overfitting) 설명: 회귀 분석에서 가장 큰 문제 중 하나는 과적합입니다. 모델이 훈련 데이터에 지나치게 적합되어 새로운 데이터에 대한 예측 성능이 떨어질 수 있습니다. 이는 모델이 데이터의 잡음까지 학습하게 되면서 발생합니다. 결과: 과적합된 모델은 실제 환경에서 적용했을 때 예측력이 낮아지며, 신뢰할 수 없는 결과를 초래할 수 있습니다. 해결책: 정규화.. 2024. 1. 24. [Machine Learning] KNN의 Out-of-Sample 문제: 한계와 해결 방안 안녕하세요, 오늘은 K-Nearest Neighbors(KNN) 알고리즘에서 종종 마주치는 Out-of-Sample(샘플 외) 문제점에 대해 탐구해 보려고 합니다. KNN은 그 사용의 용이성으로 많은 프로젝트에서 선호되지만, 새로운 데이터에 대한 예측력은 때때로 한계를 드러내곤 합니다. 이 글에서는 그 한계를 인식하고, 어떻게 이를 극복할 수 있는지 살펴보도록 하겠습니다. 🧐 KNN의 한계 KNN은 지도 학습 알고리즘으로, 주어진 데이터 포인트 주변의 'K'개의 가장 가까운 이웃을 기반으로 분류나 예측을 수행합니다. 그러나 이 방법은 Out-of-Sample(샘플 외) 데이터에 적용할 때 다음과 같은 문제점들을 가지고 있습니다: 일반화의 어려움: 훈련 데이터에 잘 맞춰져 있는 KNN은 새로운 데이터셋에 .. 2024. 1. 23. [Machine Learning] 데이터 불균형 극복하기: 머신러닝에서의 핵심 전략들 Imbalanced Dataset 안녕하세요, 오늘은 머신러닝 모델링에서 자주 마주치는 중요한 도전 과제 중 하나인 '데이터 불균형(Imbalanced Dataset)'에 대해 이야기해볼까 합니다. 🚀 데이터 불균형은 특정 클래스의 관측치가 다른 클래스에 비해 현저히 적을 때 발생하며, 이는 모델의 성능에 영향을 미칠 수 있습니다. 이 블로그에서는 데이터 불균형을 해결하기 위한 여러 전략들을 탐구해보겠습니다. 📘 데이터 불균형 문제 해결방법들 오버샘플링(Over-sampling)과 언더샘플링(Under-sampling): 오버샘플링은 소수 클래스의 샘플 수를 인위적으로 늘리는 기법입니다. 가장 널리 알려진 방법 중 하나는 'SMOTE(Synthetic Minority Over-sampling Technique)'로, 소수 클래스의 샘플들.. 2024. 1. 22. [Python] zip() 함수의 강력한 마법 안녕하세요! 여러분이 Python 프로그래밍에 대해 더 깊이 알고 싶어하는 열정을 느낄 수 있습니다. 🚀 오늘은 Python에서 매우 유용하게 사용되는 zip() 함수에 대해 탐구해보려고 합니다. zip() 함수는 여러 개의 이터러블(iterable, 반복 가능한 객체)을 인자로 받아, 동일한 인덱스에 위치한 요소들끼리 묶어주는 역할을 합니다. 🎁 이 기능은 데이터를 조작하거나, 여러 시퀀스를 동시에 루핑(looping)할 때 굉장히 편리하죠! zip() 함수의 기본 사용법 📘 zip() 함수의 기본 사용법은 간단합니다. 두 개 이상의 리스트나 튜플 같은 이터러블을 인자로 전달하면, zip() 함수는 각 이터러블에서 같은 위치에 있는 요소들을 하나씩 차례로 묶어서 튜플로 반환합니다. 이때 반환되는 결과는.. 2024. 1. 21. [Machine Learning] KNN 머신러닝 알고리즘을 활용한 환자 맞춤형 약물 예측 🌟 K-Nearest Neighbors(KNN) 알고리즘은 머신러닝에서 가장 기본적이면서도 강력한 방법 중 하나입니다. 이 알고리즘은 분류와 회귀 문제에 모두 사용되며, 그 구현의 단순함과 효율성으로 인해 널리 사용됩니다. 오늘은 KNN을 활용하여 실제 문제를 해결하는 방법을 Kaggle의 Drug Classification 데이터셋을 사용하여 살펴볼 것입니다. K-Nearest Neighbors, KNN 알고리즘이란? K-Nearest Neighbors Algorithm 설명 KNN 알고리즘은 마치 새로운 학생이 학교에 올 때 그 주변에 있는 친구들을 보고 그 학생의 특성을 유추하는 것과 비슷합니다. 이 알고리즘은 주변의 'K'개 데이터 포인트(이웃)를 보고, 그 데이터 포인트가 가장 많이 속한 그룹으.. 2024. 1. 20. [Time Series] 시계열 예측의 기초: MA, ARMA, ARIMA 모델 완벽 가이드 - 2탄 AR(Auto-Regressive) 자기회귀(AR) 모델에 대해 더 자세히 알아보겠습니다. 🌟 AR 모델은 시계열 데이터의 과거 값들을 기반으로 미래 값을 예측하는 모델로, 시간의 흐름에 따른 데이터 패턴을 분석하는 데 매우 유용합니다. 📈 자기회귀(AR) 모델의 개념 🔍 AR 모델은 시계열 데이터의 현재 값이 과거의 값들에 선형적으로 의존한다고 가정합니다. 이는 '자기회귀'라는 용어에서도 알 수 있듯이, 변수가 자신의 과거 값에 대해 회귀하는 것을 의미합니다. 간단한 예시: AR(1) 모델 어제 판매량이 100잔이었다면, 오늘의 판매량을 예측할 때 어제의 판매량을 사용합니다. 이것이 AR(1), 즉 하나의 지연값을 사용하는 모델입니다. AR(p) 모델의 표현 y(t): 시간 t에서의 변수 값 c: 상수항 φ: 자기회귀 계수 ε_t: 오차.. 2024. 1. 19. [LLM] 🤗 Hugging Face 설치하기 🤗 ft.나만의 요약하기 모델 만들기 예제 Hugging Face"는 인공 지능, 특히 자연어 처리(NLP) 분야에서 인기 있는 라이브러리와 모델을 제공하는 플랫폼입니다. Hugging Face의 가장 유명한 라이브러리는 "Transformers"이며, 여기에는 BERT, GPT, T5 등과 같은 다양한 사전 훈련된 모델이 포함되어 있습니다. 🤗 Hugging Face 설치하기 🤗 커뮤니티 가입: 간단한 이메일과 패스워드 입력으로 Hugging Face 커뮤니티에 가입하고, 다양한 자료와 지식을 공유받을 수 있어요. 환경 설정: 새로운 폴더를 만들어 가상 환경을 설정하고, 필요한 패키지들을 설치해보세요. 이 과정을 통해 여러분만의 AI 프로젝트를 시작할 준비가 됩니다. 토큰 받기: 이메일 인증을 마치고 토큰을 받으면, 이를 통해 Hugging F.. 2024. 1. 18. [Python] Setting up Environment Variables 환경 변수 설정의 중요성 안녕하세요, 여러분! 오늘은 파이썬에서 환경 변수를 설정하는 '최고의 방법'에 대해 알아보려고 해요. 환경 변수는 API 키나 데이터베이스 비밀번호처럼 중요한 설정이나 민감한 정보를 관리하는데 정말 중요하죠! 🗝️ .env 파일 설정 방법 🔨 .env 파일 생성하기 프로젝트의 루트 디렉토리(주요 애플리케이션 코드가 있는 곳)에 .env 파일을 만들어요. 📁 이 파일은 버전 컨트롤에서 제외되어야 해요. (예: git을 사용한다면 .gitignore 파일에 추가!) 환경 변수 추가하기 .env 파일 안에 KEY=VALUE 형식으로 환경 변수를 정의해요. 각 변수는 별도의 줄에 적어주세요. 코드에서 .env 파일 사용하기 파이썬 코드에서 이 변수들을 사용하려면 dotenv 패키지를 사용해요. 스크립트 시작 부.. 2024. 1. 17. [LLM] LLM 101 - 초보자를 위한 대규모 언어 모델 기초 인공 지능(AI)은 현대 기술의 가장 혁신적인 분야 중 하나로, 기계가 인간처럼 사고하고 학습하며 문제를 해결할 수 있도록 하는 것을 목표로 합니다. AI의 발전은 다양한 하위 분야로 나뉘며, 각 분야는 특정 목적과 기능을 가지고 있습니다. 머신 러닝(ML)과 딥 러닝(DL)은 AI의 핵심 기술로, 데이터로부터 학습하여 성능을 개선하는 능력을 가지고 있습니다. 자연어 처리(NLP)는 기계가 인간의 언어를 이해하고 생성하는 능력을 포함하며, 생성형 AI는 새로운 콘텐츠를 만들어내는 데 집중합니다. 이 모든 요소는 현대 기술 환경에서 AI가 얼마나 중요한 역할을 하는지를 보여줍니다. AI (인공 지능) AI는 Artificial Intelligence(인공 지능)를 의미합니다. 이는 기계가 사람처럼 생각하고.. 2024. 1. 16. [Time Series] 시계열 예측의 기초: MA, ARMA, ARIMA 모델 완벽 가이드 - 1탄 SMA & EMA 안녕하세요, 데이터 과학과 금융 분석에 관심 있는 여러분! 오늘은 시계열 예측에서 중요한 역할을 하는 MA(이동 평균), ARMA(자기회귀 이동 평균), ARIMA(자기회귀 누적 이동 평균) 모델에 대해 알아보려고 합니다. 이 모델들은 복잡한 시장 데이터의 패턴을 이해하고 미래의 트렌드를 예측하는 데 큰 도움이 됩니다. 이 글을 통해 각 모델의 기초와 활용 방법을 이해하고, 여러분의 데이터 분석 능력을 한층 더 향상시킬 수 있기를 바랍니다. 간단한 이동 평균(Simple Moving Average, SMA)의 계산 간단한 이동 평균(Simple Moving Average, SMA): 최근 n개 관측치의 평균을 계산하는 방법입니다. 이를 통해 데이터의 단기 변동을 평활화하고 추세를 파악할 수 있습니다. 엔.. 2024. 1. 15. [Time Series] 타임시리즈 기초배우기 안녕하세요, 여러분! 🌟 오늘은 '타임시리즈 101'에 대해 알아보는 시간을 가져볼게요. 타임시리즈 데이터가 무엇인지, 그리고 어떻게 예측하는지에 대해 자세히 알아보도록 하겠습니다. 이 글을 통해 타임시리즈 데이터에 대한 이해를 넓히고, 예측 방법에 대해 배워보아요! 😊 👉 타임시리즈 데이터 101 👉 타임시리즈 데이터란 무엇일까요? 타임시리즈 데이터는 시간의 흐름에 따라 동일한 주제에 대해 수집된 데이터를 말합니다. 예를 들어, 국가의 GDP, 특정 회사의 주식 가격, 심지어 매초마다 기록된 당신의 심장박동 등이 이에 해당됩니다. 시간 간격을 두고 지속적으로 캡처할 수 있는 모든 것이 타임시리즈 데이터가 될 수 있어요. 📈 🕵️♂️ 타임시리즈 데이터 vs. 교차 단면 데이터 타임시리즈 데이터는 시간에.. 2024. 1. 13. [코딩인터뷰] LeetCode - 128. Longest Consecutive Sequence 해시테이블 사용법 안녕하세요, 여러분! 🌟 오늘은 정말 흥미진진한 코딩 문제 하나를 같이 풀어보려고 해요. 바로 "128. Longest Consecutive Sequence"라는 문제인데요, 이 문제는 코딩 테스트나 인터뷰에서 종종 나오는 중요한 문제랍니다. 😊 문제 설명 먼저, 문제를 이해해 봅시다. 🧐 주어진 문제는 이렇습니다: 문제: 정렬되지 않은 정수 배열 nums가 주어질 때, 가장 긴 연속된 요소의 시퀀스 길이를 반환해야 합니다. 예를 들어, nums = [100,4,200,1,3,2]라면 가장 긴 연속된 시퀀스는 [1, 2, 3, 4]이므로 길이는 4가 됩니다. 🎉 릿코드 문제보러가기 알아야 할 개념 공부하기 이 문제를 해결하기 위해서는 해시 테이블을 사용하는 것이 핵심입니다! 해시 테이블은 데이터를 빠르게.. 2024. 1. 13. [A/B Testing] 가설 검정(Hypothesis Testing) 안녕하세요, 데이터와 통계의 세계로 여러분을 안내할 김 데이터입니다!👩💻 오늘은 데이터 사이언스 분야의 핵심 개념 중 하나인 '가설검정(Hypothesis Testing)'에 대해 알아보려고 합니다. 데이터 사이언티스트가 되고자 하는분들에게 가설검정은 필수적인 능력이죠. 이 글을 통해 가설검정의 기초부터 가설검정의 종류, 올바른 가설검정 설정하기 탐험할 거예요.🚀 1. 가설검정(Hypothesis Testing) 소개 가설검정은 데이터 샘플을 기반으로 인구 집단에 대한 추론을 만들기 위해 사용되는 통계적 방법입니다. 이 과정은 일반적으로 다음과 같은 단계를 포함합니다: 가설 수립(Formulating Hypotheses): 영가설(Null Hypothesis, H₀)은 기본 가정 또는 검증할 주장을 대.. 2024. 1. 10. [코딩 알고리즘] LeetCode - 219. Contains Duplicate II 해시테이블 마스터하기 안녕하세요 🚀 오늘은 코딩 테스트에서 자주 마주치는 문제 중 하나인 '중복 요소 찾기' 문제를 파이썬으로 어떻게 풀 수 있는지 함께 알아보려고 해요. 이 문제는 배열과 인덱스를 다루는 능력을 시험하는 좋은 예제랍니다. 문제 설명 주어진 문제는 정수 배열 nums와 정수 k가 주어졌을 때, nums[i] == nums[j]이면서 abs(i - j) 2024. 1. 9. [코딩 인터뷰] LeetCode - 202. Happy Number 무한루프에 빠져나오기 위해서 집합사용 Python 오늘은 알고리즘의 기초를 다지며 '행복한 숫자(Happy Number)' 문제를 풀어볼 거에요. 준비되셨나요? 시작해봅시다! 🧑💻 문제 설명: 행복한 숫자란 무엇일까요? 🤔 '행복한 숫자' 문제는 이렇게 시작해요. 어떤 양의 정수에서 시작해서, 그 숫자의 각 자릿수를 제곱한 후 합한 새로운 숫자로 바꿉니다. 이 과정을 반복했을 때, 결과가 1이 되면 그 숫자는 '행복한 숫자'라고 해요. 반면 1이 되지 않고 계속 반복되면 '행복하지 않은 숫자'죠. 😄 ↔️ 😔 문제보러가기 문제 풀어보기: 실제 코드로 만나는 행복한 숫자 🧑💻 이 코드는 숫자를 문자열로 변환하여 각 자리수를 분리한 후, 각 자리수를 제곱하고 그 합을 다시 계산하는 함수 get_next를 사용합니다. 그리고 중복을 체크하기 위해 seen.. 2024. 1. 8. [코딩 인터뷰] LeetCode - 242. Valid Anagram 파이썬 카운터 사용법 안녕하세요 여러분! 😄👋 오늘은 제가 코딩을 공부하면서 배운 재미있는 문제 하나를 여러분과 공유하려고 해요. 바로 '유효한 애너그램'을 찾는 문제예요. 🧐💻 이 문제는 코딩 테스트나 알고리즘 연습에 자주 등장하는 유형 중 하나랍니다! 🔍 문제 설명 '유효한 애너그램(Valid Anagram)' 문제는, 두 문자열 s와 t가 주어졌을 때, t가 s의 애너그램인지 아닌지를 판별하는 문제예요. 애너그램이란, 다른 단어나 구절의 문자를 재배열하여 새로운 단어나 구절을 형성하는 것을 말해요. 중요한 것은 모든 원래 문자를 정확히 한 번씩만 사용해야 한다는 거죠! 예를 들어, s = "anagram", t = "nagaram"인 경우에는 t가 s의 애너그램으로, true를 반환해야 해요. 반면에, s = "rat".. 2024. 1. 7. [코딩 알고리즘] LeetCode - 205. Isomorphic Strings 문제로 알고리즘의 세계로! ✨🌟 안녕하세요, 코딩 마법사 여러분! 🧙♂️👩💻 오늘은 프로그래밍의 신나는 세계로 여러분을 안내할 거예요. 우리가 다뤄볼 문제는 바로 'Isomorphic Strings'! 🎯👨💻 이 문제는 문자열의 패턴을 인식하는 알고리즘 능력을 테스트하는 재미있고 도전적인 문제입니다. 1️⃣ 문제 설명 🤔💬 우리의 목표는 두 문자열 s와 t가 동형(isomorphic)인지 판별하는 것입니다. 동형이란 s의 문자들을 다른 문자로 치환해서 t를 얻을 수 있다는 의미죠. 중요한 건, 모든 문자의 출현은 다른 문자로 일관되게 바뀌어야 하며, 같은 문자로 매핑되어서는 안 된다는 점! 같은 문자가 자기 자신으로 매핑될 수는 있습니다. 🔄🔗 릿코드 문제 보러가기 2️⃣ 알아야 할 개념 공부하기 📚🧠 해시 테이블(Hash Tab.. 2024. 1. 4. [코딩 인터뷰] LeetCode - 383. Ransom Note 파이썬 해시 테이블과 카운터 사용법 👋 안녕하세요👨💻 이번에 다룰 문제는 LeetCode의 '383. Ransom Note'라는 문제인데요, 문자열 처리 능력을 시험하는 정말 흥미진진한 문제랍니다! 🕵️♂️💻 문제 설명 🧐 문제의 핵심은 다음과 같아요. 두 문자열, ransomNote와 magazine이 주어질 때, ransomNote가 magazine의 문자들을 사용해서 만들어질 수 있는지 판단하는 거예요. 단, magazine의 각 문자는 한 번씩만 사용할 수 있습니다. 예를 들어보죠! 🌟 예시 1: ransomNote = "a", magazine = "b" ➡️ 결과: false 예시 2: ransomNote = "aa", magazine = "ab" ➡️ 결과: false 예시 3: ransomNote = "aa", magazi.. 2024. 1. 3. [코딩 인터뷰] LeetCode - 392. Is Subsequence 문자열 문제 정복 안녕하세요, 여러분! 🌟 이번 글에서는 'Is Subsequence'라는 문제를 통해 문자열 처리의 기초를 다지는 방법을 알아볼 거예요. 준비되셨나요? 그럼 시작해볼까요? 🏁 문제 설명 🧩 'Is Subsequence' 문제는 두 문자열 s와 t가 주어졌을 때, s가 t의 서브시퀀스인지 아닌지를 판별하는 문제예요. 서브시퀀스란 원본 문자열에서 일부 문자를 삭제해도 (삭제하지 않을 수도 있어요!) 나머지 문자들의 상대적인 순서를 유지하여 만들어낸 새로운 문자열을 의미해요. 예를 들어, "ace"는 "abcde"의 서브시퀀스지만, "aec"는 아니에요. 문제보기 알아야 할 개념 공부하기 📘 이 문제를 풀기 위해선 다음 개념들을 이해해야 해요: **서브시퀀스(Subsequence)와 서브스트링(Substrin.. 2024. 1. 2. 이전 1 ··· 3 4 5 6 7 8 9 다음 반응형
