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파이썬, 데이터, 데이터 시각화

Google Colab 기초: 클라우드에서 Python 프로그래밍 시작하기

Google Colab은 데이터 과학자, 연구원, 개발자들이 무료로 머신러닝 모델과 데이터 분석 프로젝트를 클라우드에서 쉽게 실행할 수 있게 해주는 도구입니다. 이 플랫폼은 무료로 제공되며, 구글의 강력한 서버에서 직접 코드를 실행할 수 있는 환경을 제공합니다. 본 글에서는 Google Colab의 기본적인 사용 방법과 몇 가지 유용한 팁을 소개하겠습니다. 목차 1. Colab 시작하기 2. 기본 인터페이스 이해 3. 파일 저장 및 공유 4. 고성능 하드웨어 사용하기 5. 마치며 1. Colab 시작하기 Colab을 사용하기 위해서는 Google 계정이 필요합니다. 계정이 없다면 새로 만들어야 합니다. 원래 가지고 있는 계정 또는 새로 생성한 계정을 이용하여 Google에 로그인합니다. 그 다음에 Goo..

인공지능, 머신러닝, 딥러닝

머신러닝 모델의 파라미터와 하이퍼파라미터

머신러닝 모델이 성공적으로 학습하고 예측을 수행하려면 여러 요소들이 결합되어야 합니다. 그중에서도 '파라미터(parameter)'와 '하이퍼파라미터(hyper-parameter)'는 모델의 성능을 결정하는 주요 요소입니다. 이번 글에서는 두 요소의 역할과 차이점, 그리고 하이퍼파라미터 튜닝 방법에 대해 설명하겠습니다. 목차 1. 파리미터와 하이퍼파라미터란 무엇인가? 2. 파라미터의 이해와 중요성 3. 하이퍼파라미터의 이해와 중요성 4. 파라미터와 하이퍼파라미터의 차이 5. 하이퍼파라미터 튜닝 방법 6. 마치며 1. 파라미터와 하이퍼파라미터란 무엇인가? 많은 사람들이 파라미터와 하이퍼파라미터 사이의 차이점을 잘 모르고 혼용해서 사용합니다. 하지만, 두 개념은 머신러닝 모델에서 명백히 다르기 때문에 분명하게..

인공지능, 머신러닝, 딥러닝

머신러닝 기반 회귀 모델의 성능 측정

회귀 문제는 머신러닝의 주요한 분야 중 하나로, 예측하려는 변수가 연속적인 값을 갖는 경우에 회귀 모델이 사용됩니다. 이러한 문제들은 생물학에서부터 경제학, 기상학 등 다양한 분야에서 풀어야 하는 복잡한 문제를 다루는 데 사용됩니다. 예를 들면, 주택 가격을 예측하는 것, 재고 수요를 예측하는 것, 미래의 기온을 예측하는 것 등이 있습니다. 우리는 일반적으로 회귀 모델의 성능을 평가하기 위해 여러 가지 지표를 사용합니다. 이러한 지표들은 모델이 얼마나 정확하게 예측하는지를 측정하는 데 사용되며, 각각은 서로 다른 관점에서 모델의 성능을 평가합니다. 이번 글에서는 회귀 모델의 성능을 측정하는 주요 지표들에 대해 알아보겠습니다. 목차 1. 서론 2. 평균 제곱 오차 (MSE, Mean Squared Erro..

인공지능, 머신러닝, 딥러닝

F1 점수: 머신러닝 모델의 성능을 평가하는 강력한 지표 - Part 3

F1 점수는 머신러닝 모델의 성능을 평가하는 강력한 지표 중 하나입니다. F1 점수의 의의는 머신러닝 모델의 정확성과 재현율을 균형 있게 평가할 수 있다는 것입니다. 또한, 이진 분류 문제뿐만 아니라 다중 클래스 분류에서도 사용될 수 있습니다. 총 3부작에 걸쳐서 F1 점수에 대해 알아보고자 합니다. 이번 글은 세 번째 시간으로 '5. F1 점수의 활용 방법', '6. 매크로 F1 점수와 마이크로 F1 점수', '7. F1 점수의 한계와 대안', 그리고 '8. 결론'에 대해 알아보도록 하겠습니다. 글의 목차는 다음과 같습니다. [목차] 1. F1 점수 소개 1.1. F1 점수의 개념과 정의 설명 1.2. 이진 분류 문제에서의 활용 2. 정밀도(Precision)와 재현율(Recall) 2.1. 정밀도와 ..

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F1 점수: 머신러닝 모델의 성능을 평가하는 강력한 지표 - Part 1

F1 점수는 머신러닝 모델의 성능을 평가하는 강력한 지표 중 하나입니다. F1 점수의 의의는 머신러닝 모델의 정확성과 재현율을 균형 있게 평가할 수 있다는 것입니다. 또한, 이진 분류 문제뿐만 아니라 다중 클래스 분류에서도 사용될 수 있습니다. 총 3부작에 걸쳐서 F1 점수에 대해 알아보고자 합니다. 목차는 다음과 같습니다. [목차] 1. F1 점수 소개 1.1. F1 점수의 개념과 정의 설명 1.2. 이진 분류 문제에서의 활용 2. 정밀도(Precision)와 재현율(Recall) 2.1. 정밀도와 재현율의 개념과 의미 2.2. 정밀도와 재현율의 관계 3. F1 점수의 계산 방법 3.1. 정밀도와 재현율의 조화 평균 3.2. F1 점수의 범위와 의미 해석 4. F1 점수의 중요성 4.1. F1 점수가 ..

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데이터의 정규화(normalization) 또는 표준화(standardization)이 필요한 이유

[목차] 1. 서론 2. 데이터의 정규화(normalization)와 표준화(standardization) 개념 소개 3. 정규화와 표준화의 목적과 필요성 3.1. 이상치(outliers) 처리 3.2. 변수 간 스케일 차이 해결 3.3. 모델의 수렴 속도 향상 3.4. 고차원 데이터의 문제 해결 4. 정규화와 표준화 방법 4.1. 정규화 4.2. 표준화 5. 정규화와 표준화의 선택 기준 5.1. 모델 종류에 따른 선택 5.2. 데이터 분포와 특성 고려 5.3. 성능 비교 및 실험 결론 6. 결론 1. 서론 머신러닝은 데이터를 학습하여 패턴을 파악하고 예측 모델을 만드는 분야로, 데이터의 품질과 특성이 모델의 성능에 큰 영향을 미칩니다. 데이터 전처리는 머신러닝 과정에서 필수적인 단계로, 이 중에서도 정..

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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..