데이터벌집102 [Machine Learning] 🧠 다중 클래스 분류의 열쇠: 소프트맥스 함수의 이해! 🔑📊 안녕하세요, 오늘은 머신러닝의 세계에서 중요한 역할을 하는 소프트맥스 함수에 대해 알아볼 시간입니다. 🌟 이 함수는 다중 클래스 분류 문제를 해결할 때 꼭 필요한 도구로, 예측의 미로에서 우리를 확률의 출구로 안내해준답니다! 🧭💡 머신러닝에서 우리는 종종 한 가지가 아닌 여러 선택지 중 하나를 골라야 할 때가 있습니다. 이메일이 스팸인지 아닌지 구분하는 건 비교적 간단하지만, 사진 속의 과일을 사과, 바나나, 체리 중 하나로 분류하는 것은 어떨까요? 바로 이럴 때 소프트맥스 함수가 빛을 발합니다! 🍎🍌🍒 소프트맥스 함수의 심층 분석 🔍📈 소프트맥스의 정의 📐 소프트맥스 함수는 각 클래스에 대한 예측된 점수를 확률로 변환하는 데 사용됩니다. 수학적으로는 다음과 같이 표현할 수 있어요: 소프트맥스의 특징들 .. 2024. 1. 27. [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 ··· 11 12 13 14 15 16 17 ··· 26 다음
