반응형 AI 공부/ML & DL47 [Machine Learning] 시그모이드 함수: 데이터 과학의 핵심 이해하기 안녕하세요, 데이터 과학에 관심 있는 여러분! 오늘은 데이터 과학과 머신러닝에서 자주 보게 되는 중요한 함수, 바로 '시그모이드 함수(Sigmoid Function)'에 대해 이야기해보려 합니다. 이 함수는 로지스틱 회귀(Logistic Regression)와 신경망(Neural Networks)에서 핵심적인 역할을 하죠. 그런데 시그모이드 함수가 무엇이고, 왜 중요한지 궁금하시죠? 지금부터 설명해 드리겠습니다! 시그모이드 함수란? 시그모이드 함수는 주로 S자 형태의 곡선을 그리는 함수입니다. 수학적으로는 다음과 같이 표현됩니다: 시그모이드 함수의 특징 출력 범위: 시그모이드 함수의 출력값은 항상 0과 1 사이입니다. 이 특성 때문에 이 함수는 확률을 나타내는 데에 아주 적합합니다. S자 곡선: 시그모이.. 2024. 1. 26. [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. 이전 1 ··· 7 8 9 10 11 12 다음 반응형
