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머신러닝11

머신러닝 전통모델들 정리 머신러닝이란 단어는 이제 우리 일상에서도 익숙한 개념이 되었습니다. 하지만 막상 머신러닝을 공부하려고 하면 다양한 알고리즘들이 등장해 어디서부터 시작해야 할지 막막하곤 하죠. 그래서 오늘은 머신러닝의 기초이자 가장 **전통적인 알고리즘 4가지**를 소개합니다. 바로 선형 회귀(Linear Regression), 로지스틱 회귀(Logistic Regression), SVM(Support Vector Machine), 결정 트리(Decision Tree)입니다. 이 모델들은 머신러닝의 입문자뿐만 아니라 실무에서도 여전히 많이 사용되고 있으며, 알고리즘의 핵심 개념을 이해하는 데 큰 도움을 줍니다. 각 알고리즘의 원리, 특징, 사용 예시를 함께 정리해보겠습니다.📚 목차1. 선형 회귀 (Linear Regre.. 2025. 4. 5.

한눈에 보는 머신러닝 학습 방식 비교표 (지도학습, 비지도학습, 강화학습) 📚 목차1. 머신러닝의 세 가지 학습 방식1-1. 왜 학습 방식 구분이 중요할까?1-2. 세 가지 학습 방식 요약2. 지도학습 (Supervised Learning)2-1. 원리와 특징2-2. 사용 사례3. 비지도학습 (Unsupervised Learning)3-1. 원리와 특징3-2. 사용 사례4. 강화학습 (Reinforcement Learning)4-1. 원리와 특징4-2. 사용 사례5. 세 학습 방식 요약 및 선택 팁 1. 머신러닝의 세 가지 학습 방식1-1. 왜 학습 방식 구분이 중요할까?머신러닝에서 데이터를 어떻게 학습하느냐에 따라 **알고리즘의 종류와 적용 방식이 완전히 달라집니다.** 대표적인 방식은 지도학습(Supervised Learning), 비지도학습(Unsupervised Lea.. 2025. 4. 4.

신경망에서 활성화 함수란? 종류, 역할, 선택 기준까지 한 번에 정리 딥러닝 모델에서 입력이 계산을 거쳐 전달되는 과정 중, 가장 중요한 요소 중 하나가 바로 활성화 함수(Activation Function)입니다. 단순히 선형 연산만으로는 복잡한 문제를 풀 수 없기 때문에, 신경망은 활성화 함수를 통해 비선형성(Non-linearity)을 부여합니다. 이번 글에서는 활성화 함수의 개념과 역할, 그리고 주요 함수들의 특성과 사용처를 정리해보겠습니다.📚 목차1. 활성화 함수란?2. 활성화 함수가 필요한 이유3. 대표적인 활성화 함수 종류4. 함수별 비교 및 특징 정리5. 마무리 요약1. 활성화 함수란?활성화 함수(Activation Function)는 인공 신경망에서 각 뉴런의 출력값을 결정짓는 함수입니다. 노드에 입력된 값이 단순 선형 계산을 넘어서 **복잡한 비선형 관.. 2025. 3. 31.

AI딥러닝 성능을 높이는 데이터셋의 모든 것이란? 데이터셋이란 무엇인가?여러분, 딥러닝 공부하다 보면 '데이터셋'이라는 말을 정말 자주 듣게 됩니다. 데이터셋(Dataset)이란 말 그대로 '데이터들의 집합'이에요. 말이 어렵지, 그냥 머신러닝이나 딥러닝 모델이 학습하거나 평가할 때 사용하는 데이터 모음이라고 보면 돼요. 쉽게 예를 들어볼까요? 학생이 시험공부를 할 때 문제집을 풀잖아요. 여기서 문제집이 바로 데이터셋이라고 생각하면 이해가 쏙 되실 거예요. 문제를 풀며 공부(학습)를 하고, 모의고사(검증)를 보면서 실력을 체크하고, 마지막으로 시험(테스트)을 치는 거죠!데이터셋의 종류: 학습, 검증, 테스트머신러닝과 딥러닝에서는 데이터를 한 가지로만 사용하지 않아요. **총 세 가지 데이터셋**으로 나눠서 사용해요.데이터셋 종류설명예시트레이닝 데이터셋모.. 2025. 3. 30.

딥러닝에 숨겨진 복병, 데이터 환경 변화(Distribution Shift) 대처법 총정리 디스트리뷰션 시프트(Distribution Shift)란? 데이터 환경이 바뀌는 순간 발생하는 문제"모델이 훈련 때는 잘 작동했는데, 배포하고 나니 성능이 떨어졌어요" 이런 경험, 혹시 해보셨나요?안녕하세요, 여러분! 오늘은 제가 실제 프로젝트에서 종종 마주쳤던 난제 중 하나인 '디스트리뷰션 시프트(Distribution Shift)'에 대해 이야기해보려고 해요. 이 문제는 특히 머신러닝이나 AI 모델을 배포할 때 자주 겪게 되는데요, 모델이 학습 환경에서는 잘 작동하지만, 실제 환경에선 오작동하는 경우가 많습니다. 저도 이 문제 때문에 밤새 코드 수정하고 데이터를 다시 모으느라 고생했던 기억이 나네요. 오늘은 여러분께 이 개념을 쉽게 풀어서 설명해드릴게요!목차디스트리뷰션 시프트란 무엇인가? 디스트리뷰션.. 2025. 3. 29.

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.

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