반응형 머신러닝13 [Machine Learning] 🌟 PCA(주성분 분석): 데이터의 차원을 줄여보자! 📉 📏 차원이란 무엇일까요? 데이터 세계에서 '차원'📐은 우리가 관찰하는 특성(feature)의 수를 의미해요. 예를 들어, 사람의 키📏, 몸무게⚖️, 나이📅 등이 데이터의 차원이 됩니다. 많은 차원은 때로 데이터 분석을 복잡하게 만들죠! 🤔 왜 차원을 축소할까요? 잡음 제거: 일부 차원은 유용한 정보보다 잡음🔊을 더 많이 포함할 수 있어요. 중복 감소: 비슷한 정보를 담고 있는 차원들을 줄임으로써 데이터를 더 깔끔하게 만들 수 있습니다✨. 차원의 저주 해결: 너무 많은 차원은 분석을 어렵게 하고, 더 많은 데이터를 필요로 합니다📚. PCA(주성분 분석)의 마법! PCA는 데이터의 차원을 줄이는 데 자주 사용되는 기술입니다. 그럼 PCA가 어떻게 작동하는지 알아볼까요? 데이터 변환: PCA는 데이터에서 가장.. 2024. 2. 11. [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. 이전 1 2 3 4 다음 반응형
