반응형 분류 전체보기245 [Machine Learning] 🤖 머신러닝의 힘, 앙상블 학습(Ensemble Learning) 🌟 머신러닝의 세계에서는 '혼자보다는 함께'가 중요한 법칙 중 하나입니다. 오늘은 바로 이런 협력의 힘, 즉 '앙상블 학습(Ensemble Learning)'에 대해 이야기해볼까 합니다! 🧠✨ 앙상블 학습이란 무엇일까요? 👥 앙상블 학습은 여러 개의 학습 알고리즘이나 모델을 조합하여 하나의 예측을 만드는 과정입니다. 마치 여러 명의 전문가가 머리를 맞대고 의사 결정을 내리는 것과 같죠. 이 방법은 개별 모델이 각각의 약점을 가질 수 있지만, 여러 모델을 결합함으로써 이를 상쇄하고 전체적인 성능을 향상시킬 수 있습니다. 📈 왜 앙상블 학습이 중요할까요? 🏆 앙상블 학습은 다음과 같은 이유로 중요합니다: 정확도 향상: 여러 모델의 예측을 결합함으로써, 오류를 줄이고 정확도를 높일 수 있습니다. 과적합 방지: 다.. 2024. 2. 8. [Machine Learning] 🤖 머신러닝에서의 학습률(Learning Rate)이란 무엇일까요? 🌟 안녕하세요, AI와 머신러닝의 세계에 오신 것을 환영합니다! 오늘은 머신러닝 모델을 학습시키는 데 있어서 중요한 역할을 하는 '학습률(Learning Rate)'에 대해 알아보려고 해요. 🧠🎓 학습률(Learning Rate)이란? 학습률은 머신러닝에서 모델이 데이터로부터 배우는 속도를 조절하는 파라미터입니다. 이 값이 너무 크면 모델이 데이터를 너무 빠르게 배워서 주요 패턴을 놓칠 수 있고, 너무 작으면 학습에 너무 오랜 시간이 걸릴 수 있습니다. 🐢⚡ 왜 중요할까요? 모델을 학습시킬 때, 우리는 종종 '손실 함수(Loss Function)'라는 것을 최소화하려고 합니다. 손실 함수는 모델의 예측이 얼마나 잘못되었는지를 측정하는 지표에요. 학습률은 이 손실 함수의 경사(Gradient)를 따라 얼마나 .. 2024. 2. 7. [Machine Learning] 의사결정 트리(Decision Tree) 대 랜덤 포레스트(Random Forest): 머신 러닝 알고리즘 비교 분석 🌳🌲 머신 러닝의 세계에서 의사결정 트리와 랜덤 포레스트는 각각 독특한 장점을 가진 중요한 알고리즘입니다. 의사결정 트리는 그 구조가 단순하고 이해하기 쉬운 반면, 랜덤 포레스트는 여러 개의 결정 트리를 결합하여 더 높은 정확도와 안정성을 제공합니다. 이 포스팅에서는 두 알고리즘의 특징과 차이점을 비교하고, 각각의 사용 사례를 살펴보겠습니다. 📊🔍 의사결정 트리(Decision Tree) 대 랜덤 포레스트(Random Forest): 머신 러닝 알고리즘 비교 분석 🌳🌲 의사결정 트리와 랜덤 포레스트의 비교 🌲🌳 의사결정 트리의 특징 단순성과 투명성: 각 결정과 결과를 쉽게 이해하고 해석할 수 있습니다. 빠른 학습과 예측: 데이터의 크기에 비해 상대적으로 빠른 학습 속도를 가집니다. 과적합의 위험: 복잡한 데이.. 2024. 2. 6. [Machine Learning] 부트스트랩 샘플링의 힘 💪🔋🌟✊🏋️♂️🏋️♀️🚀🤛🤜🏆 통계학과 데이터 과학에서, 부트스트랩 샘플링(Bootstrap Sampling)은 강력하고 유연한 통계적 방법론입니다. 이 방법은 작은 데이터 샘플로부터 추정치의 변동성과 신뢰구간을 계산하는 데 사용됩니다. 부트스트랩 샘플링은 특히 표본 크기가 작거나, 전통적인 통계적 방법이 적용하기 어려운 경우에 유용합니다. 📊🔍 부트스트랩 샘플의 정의와 방법 부트스트랩 샘플링의 개념 부트스트랩 샘플링은 원래 데이터 샘플로부터 반복적으로 무작위 표본 추출을 수행하는 방법입니다. 각 추출에서는 원본 데이터의 크기와 동일한 크기의 샘플을 생성하며, 추출은 복원 추출(하나의 데이터 포인트가 여러 번 선택될 수 있음) 방식으로 이루어집니다. 부트스트랩 샘플링의 과정 원본 데이터 세트에서 무작위로 데이터를 복원 추출하여 새로운.. 2024. 2. 5. 이전 1 ··· 37 38 39 40 41 42 43 ··· 62 다음 반응형
