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머신러닝4

(머신러닝 with 파이썬) Model Selection / train_test_split, K-fold CV, Startifield K-fold CV, GridSearch CV 이번에는 Model Selection에 대해서 알아보겠습니다. 1. Model Selection이란? Model Selection(모형 선택)은 머신 러닝이나 통계적 모델링에서 가장 적합한 모델을 선택하는 과정을 말합니다. 이는 데이터 분석의 중요한 단계 중 하나로, 1) 어떤 종류의 모델을 사용할 것인지, 2) 그 모델의 하이퍼파라미터를 어떻게 설정하 것인지를 결정하는 과정을 포함합니다. Model Selection이 중요한 이유는 아래와 같습니다. a) Over-fitting 또는 Under-fitting 을 방지 : 너무 복잡한 모델을 선택하여 train 데이터에 딱 맞게 만들어진 모델은 새로운 데이터를 예측하는데에는 적합하지 않는 문제인 Over-fitting 문제를 야기합니다. 반대로, 너무 단.. 2023. 8. 16.
딥러닝 기초 - (2)선형회귀(최소제곱법) - 파이썬으로 코딩 이번 포스팅에서는 파이썬을 통해서 선형회귀를 실습해보겠다. 1. 최소제곱법(Least Square Method) 파이썬으로 실습하기 (1) Numpy 라이브러리 불러오기 * Numpy : 행렬이나 일반적으로 대규모 다차원 배열을 쉽게 처리할 수 있도록 지원하는 파이썬의 라이브러리 import numpy as np (2) 실습용 데이터 생성 (x : 키 / y : 몸무게) # x = 키 / y = 몸무게 로 정의하여 여러개의 관측값을 만든다. x=np.array([180, 170, 175, 165, 193, 177, 181, 169, 163]) y=np.array([70, 63, 67, 70, 80, 61, 79, 69, 59]) (3) 데이터의 분포 확인(시각화) # 기본적인 데이터 시각화에는 matpl.. 2022. 6. 22.
딥러닝(Deep learning)이란? 딥러닝 vs 머신러닝 vs 인공지능(AI) 바야흐로 딥러닝의 전성시대가 도래했습니다. 최근 도입되는 신기술들에 딥러닝이 도입되지 않은 부분을 찾기 힘들며, 어딜가든 딥러닝에 대한 이야기를 접하게 됩니다. 최근 몇년 사이에 부쩍언급되며 급 부상한 딥러닝이지만, 사실 최근에 개발된 개념이 아닌 수십년간 지속해 온 노력의 결정체 중 하나가 딥러닝입니다. 1. 딥러닝 vs 머신러닝 vs 인공지능(AI) 인공지능(AI)와 머신러닝(ML), 그리고 딥러닝의 관계는 아래 그림과 같이 표현할 수 있습니다. 인공지능이 가장 큰 범주이며, 그 안에 머신러닝이 있고, 머신러닝 안에 우리가 알아보고자하는 딥러닝이 있다고 정리해볼 수 있습니다. 조금 더 풀어서 설명해보면, 사람이 할 수 있는 것과 유사한 판단을 컴퓨터가 해낼 수 있게끔 ‘인공지능(Artificial I.. 2022. 6. 11.
머신러닝이란? / 머신러닝 / 머신러닝 기법 머신러닝이란? - 명시적인 프로그래밍 없이 컴퓨터가 학습하는 능력을 갖추게 하는 연구분야 - 머신러닝은 데이터를 통해 다양한 패턴을 감지하고, 스스로 학습할 수 있는 모델 개발에 초점 머신러닝의 분류 - 지도 학습(Supervised Learning) * 주어진 입력으로부터 출력 값을 예측하고자 할때 사용 * 입력과 정답 데이터를 사용해 모델을 학습 시킨 후 새로운 입력 데이터에 대해 정확한 출력을 에측하도록 하는 것이 목표 * 지도 학습 알고리즘의 학습 데이터를 만드는 것이 많은 사람들의 노력과 자원이 필요하지만, 높은 성능을 기대! - 분류와 회귀 * 지도 학습은 크게 분류(Classification)와 회귀(Regression)으로 구분 * 분류는 입력 데이터를 미리 정의된 여러개의 클래스 중 하나.. 2021. 11. 19.
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