Pattern Recognition and Machine Learning Pattern Recognition and Machine Learning(PRML)은 크리스 버즈비(Christopher M. Bishop)가 저술한 인공지능 및 기계 학습 분야의 고전적인 학술 교재입니다. 이 책은 패턴 인식과 기계 학습의 이론적 기초를 확률론적 관점에서 체계적으로 …

재현율 개요 재현율(Recall)은 인공지능, 특히 머신러닝 모델의 성능을 평가하는 핵심 지표 중 하나로, 정답인 사례 중에서 모델이 얼마나 많은 것을 올바르게 찾아냈는지를 나타내는 비율입니다. 주로 분류 문제, 특히 이진 분류(Binary Classification)에서 사용되며, 민감도(Sensitivity) 또는 참양성률(True Positive Ra…

감독 학습 개요 감독 학습(Supervised Learning)은 인공지능, 특히 머신러닝 분야에서 가장 기초적이고 널리 사용되는 학습 방식 중 하나입니다. 이 방법은 입력 데이터와 그에 대응하는 정답(레이블)이 쌍으로 주어진 상태에서 모델이 입력과 출력 사이의 관계를 학습함으로써 새로운 입력에 대한 정확한 출력을 예측할 수 있도록 합니다. 감독 학습은 분…

MAE 개요 MAE(Mean Absolute Error, 평균 절대 오차)는 회귀(regression) 문제에서 예측값과 실제값 사이의 오차를 평가하는 대표적인 지표 중 하나입니다. 인공지능 모델, 특히 회귀 모델의 성능을 측정할 때 널리 사용되며, 오차의 절대값을 평균하여 계산하므로 해석이 직관적이고 이해하기 쉬운 장점이 있습니다. MAE는 예측 오차의 …

L2 정규화 개요 L2 정규화(2 Regularization), 또는 리지 정규화(Ridge Regularization), 중치 감소(Weight Decay)는 머신러닝 및 딥러닝 모델에서 과적합(Overfitting)을 방지하기 위해 사용되는 대표적인 정규화 기법 중 하나입니다. 이 방법은 모델의 가중치에 제약을 가하여 복잡성을 줄이고, 학습 데이터에 지…

정규방정식 개요 정규방정식(Normal Equation)은 선형회귀(Linear Regression) 문제를 해결하기 위한 해석적(analytical) 방법 중 하나로, 최소제곱법(Least Squares Method)을 사용하여 선형 모델의 계수를 직접 계산하는 수식이다. 이 방정식은 손실 함수인 잔차 제곱합(Sum of Squared Residuals)…

K-means -means는 대적인 비지도 학습(Unsupervised Learning) 알고리즘 중 하나로, 주어진 데이터를 K개의 클러스터(군집)로 나누는 데 사용됩니다. 클러스터링은 데이터의 유사성을 기반으로 그룹을 형성하여 데이터의 구조를 이해하고 패턴을 발견하는 데 중요한 역할을 합니다. 특히 K-means는 간단하면서도 효율적인 알고리즘으로, 다…

위양성율 (False Positive Rate) 위양성율(False Positive Rate, 약자 FPR)은 이진 분류(Binary Classification) 문제에서 실제 음성(Negative)인 샘플 중 모델이 양성(Positive)으로 잘못 예측한 비율을 의미합니다. 즉, "사건이 발생하지 않았음에도 불구하고 사건이 발생했다고 판단하는 오류"의 빈…

The Elements of Statistical Learning (ESL) 1. 개요 The Elements of Statistical Learning (ESL)은 통계적 학습 이론(Statistical Learning Theory)의 수학적 기초와 머신러닝(Machine Learning, 이하 ML) 알고리즘의 원리를 체계적으로 다룬 학술 서적으로, 데…

정규화 개요 정규화(Normalization) 자연어 처리(Natural Language Processing, N)에서 텍스트 전처리의 핵심 단계 중 하나로, 다양한 형태의 텍스트를 일관된 형식으로 변환하여 분석의 정확도 효율성을 높이는 과정을 의미합니다. 원시 텍스트는 사용자 입력, 웹 크롤링, 문서 스캔 등 다양한 경로를 통해 수집되며, 이 과정에서 오…

가우시안 프로세스 (Gaussian Process) 가우시안 프로세스(Gaussian Process, 줄여서 GP)는 기계 학습과 통계학에서 비모수적 베이지안 접근법을 사용하여 함수를 모델링하는 강력한 확률 과정(probabilistic process)입니다. 주로 회귀(Regression) 문제에서 예측의 불확실성을 정량화하는 데 널리 사용되며, 특히 데…

세그먼테이션 (Segmentation) 세그먼테이션(Segmentation)은 데이터 과학, 머신러닝, 그리고 이미지 처리 분야에서 광범위하게 사용되는 핵심 기법으로, 거대한 데이터 집합이나 복잡한 신호를 의미 있는 하위 그룹이나 영역으로 나누는 과정을 의미합니다. 본 문서에서는 데이터 과학의 맥락에서 주로 활용되는 데이터 세그먼테이션과 컴퓨터 비전의 맥락…

힌지 손실 (Hinge Loss) 개요 힌지 손실(Hinge Loss)은 기계 학습, 특히 서포트 벡터 머신(SVM, Support Vector Machine)과 같은 분류 모델에서 널리 사용되는 손실 함수입니다. 이 함수는 예측된 점수(predicted score)와 실제 레이블(true label) 사이의 차이를 측정하여, 모델이 올바른 클래스를 충분히…

과적합 (Overfitting) 과적합(過適合, Overfitting)은 머신러닝 및 통계 모델링에서 학습 데이터에 지나치게 맞춰져 새로운 데이터, 즉 테스트 데이터나 실제 환경에서의 예측 성능이 저하되는 현상을 의미합니다. 이는 모델이 데이터의 일반적인 패턴(신호, Signal)을 학습하는 것이 아니라, 학습 데이터에 포함된 무작위 오차나 노이즈(Nois…

비터비 알고리즘 (Viterbi Algorithm) 비터비 알고리즘(Viterbi Algorithm)은 가장 가능성이 높은 상태 시퀀스(최우경로)를 찾기 위한 동적 계획법(Dynamic Programming) 기반의 알고리즘입니다. 주로 은닉 마르코프 모델(Hidden Markov Model, HMM)과 같은 확률적 모델에서 관찰된 시퀀스 데이터가 주어졌을…

인공지능: 확률적 모델과 현대 AI의 기초 개요 인공지능(Artificial Intelligence, AI)은 인간의 지능적 행위를 모방하여 문제를 해결하거나 결정을 내릴 수 있는 컴퓨터 시스템이나 소프트웨어를 포괄하는 광범위한 기술 분야입니다. 초기에는 논리적 추론과 규칙 기반 시스템에 중점을 두었으나, 21세기에 들어서는 데이터의 양이 폭발적으로 증가하…

초평면 (Hyperplane) 개요 초평면(超平面, Hyperplane)은 선형대수학과 다변수 미적분학, 그리고 기하학에서 중요한 개념으로, 차원 벡터 공간 에서 차원이 인 아핀 부분 공간(affine subspace)을 의미합니다. 직관적으로 이해하자면, 1차원 공간에서 점(point)이 공간을 나눈 것처럼, 2차원 평면에서 직선이 평면을 나누고, 3차원…

정밀도 정밀도(Precision)는 인공지능, 특히 머신러닝 모델의 성능을 평가하는 핵심 지표 중 하나로, 모델이 긍정으로 예측한 샘플 중 실제로 긍정인 비율을 의미합니다. 주로 분류 문제, 특히 이진 분류(Binary Classification)에서 사용되며, 모델의 예측 결과가 얼마나 신뢰할 수 있는지를 판단하는 데 중요한 역할을 합니다. 정밀도는 단순…

부정 클래스 개요 머신러닝, 특히 분류(Classification) 작업에서 "부정 클래스(Negative Class)"는 특정 관심 있는 사건(또는 객체)이 발생하지 않았음을 나타내는 범주를 의미합니다. 이는 "양성 클래스(Positive Class)"와 대조되는 개념으로, 이진 분류(Binary Classification)에서 가장 흔히 사용됩니다. 예…

디멘셔널리티 문제 개요 디멘셔널리티 문제(Dimensionality Problem), 또는 차원의 저주(Curse of Dimensionality)는 데이터 과학 및 머신러닝 분야에서 고차원 데이터를 다룰 때 발생하는 일련의 이슈를 의미합니다. 데이터의 차원(특징 수)이 증가함에 따라 데이터 공간의 기하학적 성질이 급격히 변화하며, 이로 인해 분석의 정확도…