반응형 AI/ML & DL44 [A/B Testing] Interrupted Time Series (ITS) 분석: 변화를 이해하는 강력한 도구 🚀 현대 사회는 끊임없이 변화하고 있으며, 이러한 변화는 공공 정책, 의료 개입, 기술 혁신 등 다양한 형태로 나타납니다. 하지만 이 변화들이 실제로 어떤 영향을 미치는지를 정확히 평가하는 것은 쉽지 않은 일입니다. 여기에 'Interrupted Time Series (ITS) 분석'이 등장합니다. ITS 분석은 시간에 따른 데이터를 분석하여 특정 개입이나 사건이 결과에 미친 영향을 평가하는 강력한 통계적 방법론입니다. 🌟 ITS 분석의 정의와 구조 📚 Interrupted Time Series 분석은 시간을 따라 수집된 데이터를 이용하여 특정 개입이 시행된 시점을 기준으로 전후의 변화를 비교 분석하는 방법입니다. 이는 개입의 효과를 객관적으로 평가할 수 있게 해주며, 시간에 따른 자연스러운 추세나 계절성과.. 2024. 2. 17. [Deep Learning ]Sparse Categorical Crossentropy: 효율적인 멀티클래스 분류를 위한 손실 함수 멀티클래스 분류 문제에서 모델의 성능을 최적화하는 것은 머신러닝과 딥러닝에서 중요한 과제 중 하나입니다. 🚀 이러한 문제에서 정확한 예측을 위해 범주형 크로스 엔트로피(Categorical Crossentropy)가 널리 사용되지만, 클래스의 수가 많을 경우 메모리 사용량과 계산 복잡도가 증가하는 문제에 직면하게 됩니다. 이에 대한 해결책으로 'Sparse Categorical Crossentropy'가 등장했습니다. Sparse Categorical Crossentropy의 정의 📚 Sparse Categorical Crossentropy는 멀티클래스 분류 문제에서 사용되는 손실 함수로, 정수 형태의 레이블을 직접 사용하여 모델의 손실을 계산합니다. 이 방식은 각 클래스를 원-핫 인코딩으로 변환하는 과.. 2024. 2. 16. [Machine Learning] One-Hot Encoding: 머신러닝을 위한 필수 데이터 전처리 방법 🚀 머신러닝과 딥러닝 모델을 성공적으로 학습시키기 위해서는 데이터 전처리 과정이 필수적입니다. 🌟 특히, 모델이 이해할 수 있는 형태로 데이터를 변환하는 작업은 모델의 성능을 크게 좌우합니다. 이 중에서도 'One-Hot Encoding'은 범주형 데이터를 다룰 때 가장 널리 사용되는 기법 중 하나입니다. 📊 One-Hot Encoding의 정의와 필요성 📚 One-Hot Encoding은 범주형 변수를 처리하는 방법으로, 각 범주를 독립적인 이진 변수로 변환합니다. 예를 들어, '색상'이라는 범주형 변수가 '빨강', '녹색', '파랑'의 세 가지 값을 가질 때, 이를 세 개의 이진 변수로 나누어 각각 '빨강=1, 녹색=0, 파랑=0'과 같이 표현하는 것입니다. 🎨 One-Hot Encoding의 장점 모델.. 2024. 2. 15. [Deep Learning] 크로스 엔트로피(Cross Entropy)의 이해와 비교 분석 🔍 크로스 엔트로피란 무엇인가요? 🤔 머신러닝과 딥러닝에서 모델의 성능을 평가하는 데 사용되는 손실 함수(loss function) 중 하나인 크로스 엔트로피에 대해 알아보겠습니다. 크로스 엔트로피는 모델이 예측한 확률 분포와 실제 레이블의 확률 분포 사이의 차이를 측정합니다. 🎯 모델의 예측이 실제와 얼마나 잘 맞는지를 수치화하여, 모델 학습에 중요한 역할을 합니다. Binary Cross Entropy와 Categorical Crossentropy 비교 📊 Binary Cross Entropy (이진 크로스 엔트로피) 🔄 적용 상황: 두 개의 클래스(예: 0 또는 1, 참 또는 거짓)를 구분하는 이진 분류 문제에 사용됩니다. 계산 방법: 실제 레이블과 예측 확률 사이의 차이를 계산합니다. 레이블이 1인 .. 2024. 2. 14. 이전 1 2 3 4 5 6 7 ··· 11 다음 반응형
