최근 인터넷 뉴스에 따르면 미국에서 비트코인 ETF가 승인되어 투자자들의 관심을 집중시키고 있습니다. 비트코인 ETF의 승인은 암호화폐 시장에 새로운 투자 도구가 추가된 것으로, 투자자들은 이를 통해 보다 편리하게 비트코인에 투자할 수 있게 되었습니다. ETF(Exchange-Traded Fund)란 무엇인가? ETF는 ‘상장지수펀드’로서, 주식이나 채권, 원자재 등 다양한 자산군에 투자할 수 있는 투자 상품입니다. ETF는 일반적으로 지수를 따라가기 때문에 해당 자산군의 […]
클로드 섀넌 다이버전스(Kullback-Leibler Divergence, KL Divergence)는 확률 분포 간의 차이를 측정하는 지표로, 정보 이론과 통계학에서 중요한 역할을 합니다. 두 확률 분포가 얼마나 다른지를 나타내는 KL 다이버전스는 두 분포 간의 상대적인 정보 양을 측정합니다. 1. 정의: KL 다이버전스는 주로 두 확률 분포 P와 Q 사이의 차이를 측정합니다. P와 Q가 동일한 분포라면 KL 다이버전스는 0이 되며, 값이 […]
서포트 벡터 머신(SVM)은 강력한 지도학습 알고리즘으로, 주로 분류 및 회귀 문제를 해결하는 데 사용됩니다. 이 머신 러닝 알고리즘은 데이터 간의 결정 경계를 찾고, 이를 기반으로 새로운 데이터를 분류하거나 예측하는 데에 효과적입니다. 특히 고차원 데이터셋에서 뛰어난 성능을 보입니다. 1. 작동 원리: SVM은 클래스 간의 결정 경계를 찾는 것이 주요 목표입니다. 결정 경계로부터 가장 가까운 데이터 포인트, […]
K 최근접 이웃(KNN)은 지도학습의 분류(Classification)와 회귀(Regression) 문제를 해결하는 데 사용되는 간단하면서도 효과적인 머신 러닝 알고리즘 중 하나입니다. 이 알고리즘은 새로운 데이터의 레이블을 결정할 때 해당 데이터의 근접 이웃들의 다수결 또는 평균을 활용합니다. 1. 작동 원리: 거리 측정: KNN은 데이터 간의 거리를 측정하여 근접 이웃을 찾습니다. 주로 유클리디안 거리나 맨해튼 거리가 사용됩니다. 이웃 선택: 새로운 데이터 […]
파이토치(PyTorch)는 딥 러닝 및 머신 러닝 연구자 및 개발자들을 위한 오픈 소스 라이브러리로, 페이스북에서 개발하고 유지보수하고 있습니다. 파이토치는 그 유연한 설계와 직관적인 인터페이스로 빠른 모델 프로토타이핑과 실험을 가능케 하며, 동시에 높은 성능의 딥 러닝 모델을 훈련하고 배포하는 데도 적합합니다. 1. 특징과 장점: 동적 계산 그래프: 쉬운 디버깅: 모듈성 및 확장성: 풍부한 커뮤니티와 생태계: 즉시 실행(eager […]
텐서플로우(TensorFlow)는 구글에서 개발한 오픈 소스 머신 러닝 프레임워크로, 딥 러닝 모델의 설계, 훈련, 배포에 사용됩니다. 텐서플로우는 그래프 기반 계산을 통해 다양한 디바이스에서 연산을 수행하고, 머신 러닝과 딥 러닝 모델을 쉽게 개발할 수 있도록 하는 강력한 도구입니다. 1. 특징과 장점: 그래프 기반 계산: 다양한 플랫폼 지원: 높은 유연성: 풍부한 도구 생태계: 커뮤니티와 문서화: 2. 주요 구성 […]
바이어스-분산 트레이드오프(Bias-Variance Tradeoff)는 기계 학습 모델의 성능을 개선하려는 시도 중에서 바이어스와 분산 사이에 균형을 맞추는 중요한 개념입니다. 이 트레이드오프는 모델의 예측 오차를 이해하고 최적화하기 위한 중요한 고려 사항 중 하나로 여겨집니다. 1. 바이어스(Bias): 바이어스는 모델의 예측값과 실제값 사이의 차이를 나타냅니다. 높은 바이어스는 모델이 너무 간단하거나 제한적이라는 것을 의미하며, 훈련 데이터에 대한 학습이 충분하지 않을 수 […]
하이퍼파라미터(Hyperparameter)는 기계 학습 모델 학습 과정을 조절하고 모델의 성능에 영향을 미치는 매개변수입니다. 이러한 하이퍼파라미터는 모델이 학습되기 전에 사전에 정의되며, 모델 학습 중에 최적의 값으로 조정되지 않습니다. 하이퍼파라미터 튜닝은 모델의 성능을 최적화하고 적절한 조절이 중요한 과정 중 하나입니다. 1. 주요 역할과 종류: 주요 역할: 주요 하이퍼파라미터 종류: 2. 하이퍼파라미터 튜닝 방법: 그리드 서치(Grid Search): 사전에 정의된 […]
차원 축소(Dimensionality Reduction)는 고차원 데이터의 특성을 낮은 차원으로 변환하는 기술로, 데이터의 복잡성을 줄이고 중요한 정보를 보존하여 계산 효율성을 높이거나 모델의 성능을 개선하는 데에 사용됩니다. 고차원 데이터는 특성의 수가 많아지면서 데이터를 처리하고 분석하기 어려워집니다. 차원 축소는 이러한 문제를 해결하고 데이터를 시각화하거나 모델의 일반화 성능을 향상시키는 데 도움이 됩니다. 1. 주요 목적과 원리: 주요 목적: 주요 원리: […]
과적합(Overfitting)은 기계 학습에서 모델이 훈련 데이터에 너무 맞춰져서 새로운 데이터에 대한 일반화 성능이 저하되는 현상을 나타냅니다. 모델이 훈련 데이터의 잡음이나 특정 패턴에 과도하게 민감하게 학습되어 새로운 데이터에서는 성능이 좋지 않게 나타나는 것을 의미합니다. 과적합은 모델의 복잡도가 데이터에 비해 지나치게 높을 때 발생할 수 있습니다. 1. 발생 원리: 복잡한 모델 구조: 모델이 지나치게 복잡한 경우, 훈련 […]
