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, […]
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 […]
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 […]
협업 필터링(Collaborative Filtering)은 사용자의 행동 패턴이나 선호도를 기반으로, 유사한 사용자들이 선호한 항목을 추천하는 추천 시스템 기술 중 하나입니다. 사용자 간의 상호작용 정보를 기반으로 사용자에게 맞춤형 추천을 제공하여 정보 과부하 문제를 해결하고 사용자 만족도를 높이는 데 활용됩니다. 1. 기본 원리와 유형: 사용자 기반 협업 필터링(User-Based Collaborative Filtering): 이 방법은 특정 사용자와 유사한 행동 패턴을 가진 다른 […]
정보 검색은 사용자의 정보 요구에 따라 적절한 정보를 찾아내는 과정으로, 대부분의 경우 웹 검색 엔진에서 익숙하게 경험할 수 있는 분야 중 하나입니다. 정보 검색은 다양한 형태의 데이터, 문서, 이미지 등에서 특정 정보를 신속하게 찾아내는 기술과 프로세스를 포함합니다. 1. 기본 개념과 용어: 검색 엔진: 검색 엔진은 사용자의 검색 쿼리에 대해 웹 페이지, 문서, 이미지 등에서 관련성 […]
클라우드 기반 머신러닝(Cloud-based Machine Learning)은 머신러닝(ML) 및 딥러닝(Deep Learning) 작업을 수행하는 데 클라우드 컴퓨팅 리소스를 활용하는 접근 방식입니다. 이는 기업, 연구기관 및 개발자가 데이터를 저장, 처리하고 모델을 훈련시키며, 예측을 수행하는 데에 필요한 인프라를 클라우드 제공업체에 의존하는 것을 의미합니다. 1. 주요 특징 및 이점: 확장성과 유연성: 클라우드 기반 머신러닝은 필요에 따라 자원을 동적으로 할당하고 확장할 수 […]
이미지 분류(Image Classification)는 기계 학습과 딥 러닝의 주요 응용 분야 중 하나로, 주어진 이미지를 사전에 정의된 카테고리나 클래스로 분류하는 과정을 말합니다. 이는 주로 컴퓨터 비전(Computer Vision) 분야에서 사용되며, 자율 주행 자동차, 의료 진단, 보안 감시, 얼굴 인식 등 다양한 분야에서 응용되고 있습니다. 1. 이미지 분류의 주요 과정: 데이터 수집과 전처리: 이미지 분류 모델을 학습시키기 위해서는 […]
자연어 처리(Natural Language Processing, NLP)는 인간이 사용하는 언어를 기계가 이해하고 처리하는 인공 지능 분야입니다. 주로 컴퓨터와 인간 간의 상호 작용을 개선하거나, 언어로 된 데이터를 분석하고 이해하는 데 활용됩니다. NLP는 텍스트 분석, 기계 번역, 질문 응답 시스템, 감정 분석, 문서 분류 등 다양한 응용 분야에서 적용되고 있습니다. 1. 주요 과제와 문제: 텍스트 분류(Classification): NLP는 텍스트를 사전 […]
