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인공지능, 머신러닝, 딥러닝

머신러닝 모델 소개 (6) - 다층 퍼셉트론 (Multilayer Perceptron)

머신러닝 모델 소개 시리즈의 여섯 번째 글입니다. 다층 퍼셉트론(Multi-layer Perceptron, MLP)은 인공 신경망의 한 종류로, 여러 개의 은닉층(hidden layer)으로 이루어진 다층 구조 분류 모델입니다. 다층 퍼셉트론은 복잡한 비선형 관계를 학습할 수 있으며, 다양한 분류 문제에 적용할 수 있습니다. 이번에는 다층 퍼셉트론의 기본 개념을 소개하고, 파이썬의 Scikit-learn 라이브러리를 사용하여 실제 데이터에 다층 퍼셉트론을 적용하는 방법을 알아보겠습니다. 1. 모델 설명 다층퍼셉트론(Multi-layer Perceptron, MLP)은 인공 신경망의 한 종류로, 여러 개의 은닉층과 출력층으로 구성된 분류 모델입니다. 다층퍼셉트론은 복잡한 비선형 관계를 학습할 수 있어서 이..

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머신러닝 모델 소개 (5) - 에이다부스트 (AdaBoost)

머신러닝 모델 소개 시리즈의 다섯 번째 글입니다. 에이다부스트(AdaBoost)는 앙상블(Ensemble) 학습 방법 중 하나로, 약한 학습기(Weak Learner)를 여러 개 결합하여 강력한 분류 모델을 구축하는 방법입니다. 에이다부스트는 이전 모델이 잘못 분류한 샘플에 가중치를 부여하여 다음 모델이 이를 보완하도록 학습합니다. 이번 글에서는 에이다부스트의 기본 개념을 소개하고, 파이썬의 Scikit-learn 라이브러리를 사용하여 실제 데이터에 에이다부스트를 적용하는 방법을 알아보겠습니다. 1. 모델 설명 부스팅(Boosting)은 다수의 약한 학습기(weak learner)를 조합하여 모델의 성능을 높이는 앙상블 기법입니다. 약한 학습기는 무작위(random) 추론보다는 정확도가 높으나 학습구조가..

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머신러닝 모델 소개 (4) - 랜덤 포레스트 (Random Forest)

머신러닝 모델 소개 시리즈의 네 번째 글입니다. 랜덤 포레스트(Random Forest)는 앙상블(Ensemble) 학습 방법 중 하나로, 여러 개의 결정 트리(Decision Tree)를 조합하여 더 강력한 분류 모델을 구축하는 방법입니다. 랜덤 포레스트는 과적합(Overfitting)을 줄이고 예측 성능을 향상시키는 데 효과적입니다. 이번 글에서는 랜덤 포레스트의 기본 개념을 소개하고, 파이썬의 Scikit-learn 라이브러리를 활용하여 실제 데이터에 적용하는 방법을 알아보겠습니다. 1. 모델 설명 랜덤 포레스트(Random Forest)는 분류와 회귀에 사용되는 지도학습 알고리즘으로 여러 개의 의사결정나무(Decision Tree)를 조합한 모델입니다. 의사결정나무는 일련의 if-else로 이루어..

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머신러닝 모델 소개 (3) - KNN (K-Nearest Neighbor)

머신러닝 모델 소개 시리즈의 세 번째 글입니다. KNN(K-Nearest Neighbors)은 간단하면서도 강력한 분류 알고리즘으로 알려져 있습니다. KNN은 새로운 데이터를 분류할 때, 해당 데이터 주변 K개의 이웃들을 찾고 다수결 방식을 통해 분류합니다. 이번에는 KNN의 기본 개념을 소개하고, 파이썬의 Scikit-learn 라이브러리를 사용하여 실제 데이터에 KNN을 적용하는 방법을 알아보겠습니다. 1. 모델 설명 K-NN(K-Nearest Neighbor Algorithm)은 간단하지만 높은 정확성을 가져 흔히 사용되는 분류 알고리즘입니다. 간단하게 설명하면, 새로운 데이터가 들어왔을 때 K개의 가장 가까이 있는 데이터들과 비교하여 예측하고 분류하는 알고리즘입니다. 예를 들어, 아래 그림처럼 다..

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머신러닝 모델 소개 (2) - 서포트벡터머신 (Support Vector Machine, SVM)

머신러닝 모델 소개 시리즈의 두 번째 글입니다. SVM(Support Vector Machine)은 로지스틱 회귀와 함께 분류를 위한 알고리즘으로 사용됩니다. 분류를 위한 경계선과 경계선에 가장 가까운 데이터 사이의 거리를 의미하는 margin을 최대가 되도록 하는 경계선을 찾아 분류하는 알고리즘입니다. 이번 글에서는 SVM의 기본 개념을 소개하고, 파이썬의 Scikit-learn 라이브러리를 활용하여 실제 데이터에 적용하는 방법을 알아보겠습니다. 1. 모델 소개 SVM(Support Vector Machine)은 특히 분류 작업에서 높은 성능을 발휘하는 인기 있는 알고리즘 중 하나입니다. SVM은 데이터를 고차원 공간으로 매핑하여 선형 또는 비선형 분리 평면을 찾는 방식을 이용합니다. 데이터를 잘 분류..

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머신러닝 모델 소개 (1) - 선형 회귀 모델 (Linear Regression)

머신러닝 모델 소개 시리즈의 첫 번째 글입니다. 가장 대표적이면서도 기본적인 머신러닝 모델인 선형 회귀 모델 (Linear Regression model)을 소개하고, 파이썬의 Scikit-learn 라이브러리를 활용하여 실제 데이터에 적용하는 방법을 알아보겠습니다. 1. 모델 설명 데이터 분석과 예측 모델링은 현대 사회에서 중요한 역할을 수행합니다. 이 중 선형 회귀 모델(Linear Regression model)은 가장 기본적이면서도 강력한 예측 모델 중 하나입니다. 선형 회귀 모델은 데이터의 선형 관계를 기반으로 예측을 수행하는 모델로, 독립 변수와 종속 변수 사이의 선형 관계를 설명합니다. 선형 회귀는 주어진 데이터와 예측 데이터의 오차 평균을 최소화할 수 있는 최적의 기울기와 절편을 찾는 것을..