# 드롭아웃 ## 개요 **드롭아웃**(out)은 인공지능, 특히 딥러닝 분야에서 널리 사용되는 **정규화**(Regularization) 기법 중 하나로,경망 모델의 과적합(Overfitting)을 방하기 위해 고안. 드롭아웃은 훈련 과정 중 임의로 일부 뉴런(neuron)을 일시적으로 제거함으로써 모델의 복잡도를 줄이고, 각 뉴런이 다른 뉴런에 과도...
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"Overfitting"에 대한 검색 결과 (총 121개)
# 미세 조정 개요 **미세 조정**(Fine-tuning)은 머신러닝, 특히 딥러닝 분야에서 사전 훈련된(pre-trained) 모델 새로운 과제(task)에 맞게 추가로 훈련하여 성능을 개선하는법입니다. 이은 대규모 데이터셋으로 학습된 모델의 일반적인 특징 추출 능력을 활용하면서도, 특정 도메인이나 목적에 최적화된 성능을 얻을 수 있도록 해줍니다....
# 오버샘플링 ## 개요 오버샘플(Over-sampling은 기계 학습 데이터 과학 분야에서불균형 데이터(imbalanced data)** 문제를 해결하기 위해 사용되는 데이터 전 기법 중 하나. 불균형란 특정 클래스의 샘플 수가 다른에 비해 현히 적은 경우를 말하며, 이는 분류 모델의 성능에정적인 영향 미칠 수 있습니다. 예를, 질병 진 데이터에서 건...
# 파인튜닝 ## 개요 **파인튜닝**(Fine-tuning)은 사전 훈련된(pre-trained) 머신러닝 모델을 특정 과제나 도메인에 맞게 추가로 훈련하여 성능을 개선하는 과정을 의미합니다. 자연어처리(NLP, Natural Language Processing) 분야에서 파인튜닝은 전이학습(Transfer Learning)의 핵심 기법으로 자리 잡았...
# AlexNet ## 개요 **AlexNet**은 인공지능, 특히 **컴퓨터비전**(Computer Vision) 분야에서 혁명적인 영향을 미친 심층 신경망Deep Neural Network)** 모이다. 212년에 알스 크리제브스키Alex Krizhev)**, 이오리츠케버**(Ilya Sutskever)**, 그리고 제프리 힌튼**(Geoffrey ...
# MSE ## 개요 **MSE**(Mean Squared Error, 평균 제곱 오차)는 회귀 분석에서 예측 모델의 정확도를 평가하는 데 널리 사용되는 지표입니다. 이 값은 예측값과 실제 관측값 사이의 차이(오차)를 제곱한 후, 그 평균을 계산함으로써 모델의 전반적인 오차 크기를 수치화합니다. MSE는 회귀 모델의 성능을 비교하거나 하이퍼파라미터 최적...
# 회귀 회귀(Regression)는 머신러닝 통계학에서 기법 중 하나로 하나 이상의 독립 변수(입력 변수)와 종속 변수(출력 변수) 사이의 관계를 모델링하여 연속 값을 예측하는 데 사용됩니다. 회귀 분석은 데이터의 패턴을 이해하고, 미래의 값을 추정하거나 간의 인과 관계를 탐색하는 데 널리 활용됩니다. 이 문서에서는 회귀 분석의 기본 개념, 주요 유형,...
# 예측 정확도 평가 예측 정확도가는 데이터과학에서 머신러닝 모델이나 통계 모델의 성능을 판단하는 핵심 과정이다. 모델이 학습된 후, 새로운 데이터에 대해 얼마나 정확하게 예측하는지를 평가함으로써 모델의 신뢰성과 실용성을 판단할 수 있다. 특히 분류, 회귀, 시계열 예측 등 다양한 예측 과제마다 적절한 평가 지표가 다르므로, 과제의 특성에 맞는 정확도 평...
# num_leaves `num_leaves`는 그래디언트 부스팅 머신 러닝 알고리즘 중 하나인 **LightGBM**(Light Gradient Boosting Machine)에서 중요한 하이퍼파라터로, 각각의 결정 트리(decision tree) 가질 수 있는 **최대 잎 노드 수**(maximum number of leaf nodes)를 지정합니다....
# 결함 검출 ## 개요 결함 검출(Def Detection)은 산업 생산정에서 제품이나 자재에 존재하는 물리적, 구조적 또는 기능적 이상을 식하는 핵심적인 품질 관리 활동입니다. 이는 제조업 전반에서 제품의 신뢰성, 안전성, 일관성을 보장하기 위한 필수 절차로, 자동차, 반도체, 항공우주, 금속 가공, 전자기기 등 다양한 산업 분야에서 활용됩니다. 결...
# 노이즈 감소데이터 정제(Data Cleaning) 과정에서 **노이즈 감소**(Noise Reduction)는 데이터 품질을 향상시키기 위한 핵심 단계 중 하나입니다. 실제 환경에서 수집된 데이터는 다양한 외부 요인으로 인해 오류, 이상치, 불필요한 변동성 등이 포함되어 있으며, 이러한 요소를 '노이즈(noise)'라고 부릅니다. 노이즈는 데이터의 진짜...
# 회귀모형 적합도 회귀모형 적도(Regression Model Fit)는 통계학에서 회귀분석을 구축한 모형이 관측된 데이터를 얼마나 잘 설명하는지를 평가하는 척도이다. 적합도 분석은 모형의 유용성과 신뢰성을 판단하는 데 핵심적인 역할을 하며, 모형이 데이터에 과적합(overfitting)되었는지, 또는 부적합(underfitting) 상태인지 진단하는 ...
# 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 Squ...
# 고차원 희소 데이터 ## 개요 **고차원 희소 데이터**(High-dimensional sparse data)는 데이터 과학 및 머신러닝 분야에서 자주 등장하는 중요한 개념으로, 특성의 수가 매우 많지만 각 데이터 포인트가 실제로 값을 가지는 특성은 극히 일부에 불과한 데이터를 의미한다. 이러한 데이터는 텍스트, 유전자 정보, 추천 시스템, 이미지 ...
# K-겹 교차 검증 개요 **K-겹 교차 검증**(-Fold Cross Validation)은신러닝 및 데이터 과학 분야에서 모델의 성능을 평가하는 데 널리 사용되는 통계적 기법입니다. 이 방법은 주어진 데이터셋을 학습과 검증에 반복적으로 나누어 모델의 일반화 능력을 보다 신뢰성 있게 평가할 수 있도록 도와줍니다. 특히, 데이터 양이 제한적일 때 전...
# 교차 검증 ## 개요 **교차 검**(Cross-Validation, CV) 기계학습 통계 모델의 성능을가하고 과적(overfitting) 방지하기 위해 사용되는 기법입니다. 모델이 훈련 데이터만 잘 맞추어져 새로운 데이터에 대해서는 성능이 저하되는 문제를 사전에 검출하기 위해, 데이터를 여러 번 나누어 학습과 검증을 반복하는 방식으로 작동합니다. ...
Adjusted R-s ## 개요**Adjusted R-squared수정된 결정계수)는귀분석에서 모의 적합도를 평가하는 지표 중 하나로, 일반적인 **R-squared**(결계수)의계를 보완하기 위해 제안된 통계량이다. R-squared 독립변수들이 종속변수를 잘 설명하는지를 나타내는 값이지만, 독립변수를 추가할수록 무조건 증가하는 성향이 있어 모델의 과...
희소성 ##요 자연어처리(NLP Natural Language Processing) 분야 **희소성**(sparsity)은 언어 데이터의 중요한 특 중 하나로, 고차원 벡터 공간에서 대부분의 요소가 0인 현상을 의미합니다. 이 특히 단어를 수 형태로 표현하는 **임베딩**(embedding) 기술의 초기 단계인 **희소 표현**(sparse repres...
# 필터 방법 ## 개요**필터 방법**( Method)은 데이터과학, 특히 머신러닝과 통계 모델링에서 **특성 선택**(Feature Selection)을 수행하는 대표적인 기법 중 하나입니다. 이은 모델 훈련 과정에 의존하지 않고, 데이터 자체 통계적 특성만을 기반으로 각 특성의 중요도를 평가하여 불필요하거나 중복된 변수를 제거하는 것을 목표로 합니다...
# VC 이론 VC 이론(Vapnik-Chervonenkis Theory)은 통계적 학습 이론의 핵심 기반 중 하나로, 머신러닝 모델의 일반화 능력을 수학적으로 분석하는 데 중요한 역할을. 이 이론 블라드미르 바프니크(Vladimir Vapnik)와 알세이 체르보넨키스lexey Chervonenkis가 190년대 초반에 제안하였으며, 특히 **모델의 복잡...