본문 바로가기

데이터 과학4

모델링과 통계에서의 '자유도(Degree of freedom)' 완벽 이해하기 모델이 복잡하면 항상 좋은 걸까요? 자유도가 높을수록 과연 더 좋은 결과를 가져올까요?안녕하세요, 여러분! 오늘은 제가 요즘 데이터 분석 공부를 하면서 가장 흥미롭게 느낀 주제 중 하나인 '자유도(Degree of Freedom)'에 대해 이야기해 보려 해요. 며칠 전 통계 수업에서 자유도 개념을 처음 접했을 때, 이게 단순히 수학적 개념이 아니라 모델링, 머신러닝, 심지어 일상적인 데이터 해석에도 깊게 연결되어 있다는 걸 깨달았어요. 그래서 여러분과 함께 이 이야기를 나누고 싶어졌답니다.목차자유도란 무엇인가? 모델링에서의 자유도: 파라미터와의 관계 자유도가 높을 때 생기는 과적합 문제 자유도를 조절하는 방법: 정규화 기법 실제 사례로 보는 자유도 자유도를 이해하면 무엇이 달라질까?자유도란 무엇인가?자유.. 2025. 3. 28.

딥러닝 규제화 완전정복: 과적합 방지 기술 총정리 딥러닝 모델을 학습시켜 보면 훈련 정확도는 매우 높은데, 실제 테스트 데이터에선 성능이 떨어지는 경험을 해보셨을 겁니다. 바로 과적합(Overfitting) 문제 때문인데요. 이럴 때 꼭 필요한 해결책이 바로 ‘규제화(Regularization)’입니다. 규제화는 모델이 훈련 데이터에 과도하게 맞춰지는 것을 방지하고, 일반화 성능을 높이는 핵심 기법입니다. 이 글에서는 L1, L2 정규화부터 드롭아웃, 배치 정규화, 데이터 증강, 조기 종료 등 다양한 규제화 기법을 실제 예시와 함께 알아보겠습니다.📚 목차1. 딥러닝에서 규제화란 무엇인가?2. 과적합과 규제화의 관계3. 대표적인 규제화 기법 6가지4. 실제 예제 코드로 이해하는 규제화5. 규제화 기법 비교와 적용 팁6. 마무리 요약1. 딥러닝에서 규제화.. 2025. 3. 25.

딥러닝 지도학습 완전 정리 - 원리, 예시, 알고리즘까지 한눈에! 딥러닝 지도학습 완전 정리 - 원리, 예시, 알고리즘까지 한눈에!📚 목차1. 지도학습이란? - 1-1. 개념 설명 - 1-2. 입력과 출력 쌍 2. 지도학습의 작동 원리 - 2-1. 학습 과정 - 2-2. 손실 함수와 가중치 업데이트 3. 지도학습의 대표적 예시 - 3-1. 이미지 분류 - 3-2. 자연어 처리 - 3-3. 음성 인식 등 4. 사용되는 알고리즘 - 4-1. 회귀와 분류 - 4-2. CNN, RNN, Transformer 5. 지도학습 vs 다른 학습 - 5-1. 비지도학습과의 차이 - 5-2. 강화학습과의 차이 6. 지도학습 잘하는 팁 7. 마무리 및 요약1. 지도학습이란?1-1. 개념 설명지도학습(Supervised Learning)은 머신러닝과 딥러닝에서 가장 기본이 되는 학습 방식.. 2025. 3. 24.

딥러닝이 복잡한 문제를 해결하는 이유 여러분, 왜 딥러닝이 이렇게 복잡한 문제를 잘 푸는지 궁금하지 않으셨나요? 오늘 그 비밀을 알려드릴게요.안녕하세요, 여러분! 최근에 머신러닝과 딥러닝 수업을 들으면서 "왜 딥러닝이 문제를 더 잘 푸는가?"라는 질문을 자주 받곤 했어요. 저도 처음에는 복잡하게만 느껴졌는데요, 공부를 하다 보니 그 구조와 원리를 이해하면 꽤 흥미롭더라고요. 그래서 오늘은 딥러닝의 '비선형 합성 함수' 구조가 어떻게 복잡한 문제를 해결하는지, 또 'Old learning' 알고리즘과의 차이는 무엇인지에 대해 이야기해보려고 합니다. 같이 한번 깊이 파고들어볼까요?목차합성 함수와 비선형성의 비밀 딥러닝과 얕은 신경망의 차이 Old learning 알고리즘 vs 딥러닝 파라미터가 많은 모델이 왜 유리한가? 과적합 문제와 데이터 양.. 2025. 3. 23.

이전 1 다음

티스토리툴바