머신러닝13 generalization error 란 무엇인가? Generalization error는 머신 러닝에서 모델의 학습 성능과 새로운 입력 데이터에 대한 예측 성능 사이의 차이를 나타내는 오차입니다. 모델이 학습 데이터에서 잘 동작하지만 새로운 데이터에 대해 제대로 일반화하지 못하는 경우, generalization error가 증가할 수 있습니다. 일반화 오차는 모델이 학습 데이터를 통해 획득한 패턴과 특징을 새로운 데이터에 적용할 때 발생하는 오차입니다. 모델이 학습 데이터에서는 높은 정확도를 보이지만, 새로운 데이터에 대해서는 성능이 저하되거나 예측이 부정확해지는 것을 의미합니다. 이는 모델이 학습 데이터에 지나치게 적합(overfitting)되었거나, 데이터의 다양성을 충분히 반영하지 못한 경우에 발생할 수 있습니다. Generalization er.. 2023. 6. 3. PCA (Principal Component Analysis) 주성분 분석이란? 주성분 분석(Principal Component Analysis, PCA)은 데이터의 차원을 줄이고 주요한 정보를 추출하는 데 사용되는 다변량 통계 기법입니다. PCA는 데이터를 저차원 공간으로 변환하여 데이터의 구조와 상관 관계를 파악하고, 주요한 패턴과 변동성을 포착하는 데 도움을 줍니다. PCA의 작동 방식을 설명하기 위해 다음과 같은 예시를 사용해보겠습니다: 데이터 준비: 예를 들어, 키와 몸무게라는 두 가지 변수를 가지는 사람들의 데이터가 있다고 가정해봅시다. 이 데이터는 다음과 같이 표현될 수 있습니다:사람키 (cm) 몸무게 (kg) A 170 70 B 165 60 C 180 75 D 155 50 E 175 65 데이터 표준화: PCA를 적용하기 전에, 변수들을 표준화하여 스케일을 동일하게 맞.. 2023. 6. 2. 머신러닝 모델들은 무엇이 있을까? 기계 학습(ML)에서는 다양한 모델들이 사용되며, 각 모델은 다른 알고리즘과 특성을 가지고 있습니다. 다음은 일반적으로 사용되는 몇 가지 ML 모델의 예시입니다. 선형 회귀(Linear Regression): 선형 관계를 모델링하여 연속적인 출력 값을 예측하는 회귀 문제에 사용됩니다. 최소제곱법을 사용하여 예측값과 실제값의 오차를 최소화하는 선형 함수를 찾습니다. 로지스틱 회귀(Logistic Regression): 이진 분류 문제에 사용되며, 입력 변수와 출력 변수 간의 로지스틱 함수를 통해 확률을 예측합니다. 경사 하강법 등의 최적화 알고리즘을 사용하여 모델을 학습시킵니다. 의사 결정 트리(Decision Tree): 데이터의 속성과 목표 변수 간의 의존 관계를 트리 구조로 모델링합니다. 데이터를 분.. 2023. 5. 25. 머신러닝을 써야 할 때는 언제일까? 머신러닝(ML)을 문제 해결에 사용할 때는 다음과 같은 경우에 적합합니다. 복잡한 패턴 인식: 입력 데이터에서 패턴이나 규칙을 인식하고 분류해야 할 때 ML은 유용합니다. 예를 들어, 이미지, 음성, 텍스트 등 다양한 데이터에서 객체 감지, 음성 인식, 자연어 처리 등의 작업에 ML을 적용할 수 있습니다. 대량의 데이터 처리: 대량의 데이터를 처리하고 분석해야 할 때 ML은 효과적입니다. 전통적인 방법으로는 복잡하거나 시간이 많이 소요되는 작업일 수도 있지만, ML은 데이터를 자동으로 학습하여 효율적으로 처리할 수 있습니다. 비선형 문제: 일부 문제는 전통적인 방법으로는 해결하기 어렵거나 불가능한 경우가 있습니다. 이런 경우 ML은 비선형 관계를 모델링하고 문제를 해결하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 예.. 2023. 5. 25. 이전 1 2 3 4 다음
