모델 제약 조건 (Model Constraints) 1. 개요 모델 제약 조건(Model Constraints)이란 인공지능 모델이 학습하거나 추론하는 과정에서 반드시 준수해야 하는 수학적, 물리적, 또는 논리적 제한 사항을 의미한다. 단순히 데이터의 패턴을 학습하는 것을 넘어, 모델이 생성하는 결과물이 현실 세계의 물리 법칙을 위배하지 않게 하거나, 시스…
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"overfitting"에 대한 검색 결과 (총 195개)
L1 정규화 개요/소개 L1 정규화(L1 Regularization)는 머신러닝 모델의 과적합(overfitting)을 방지하기 위해 사용되는 중요한 기법 중 하나입니다. 이 방법은 모델의 파라미터(계수)에 절대값을 기반으로 페널티를 추가하여, 불필요한 특성(feature)을 제거하고 모델의 단순성을 유지합니다. L1 정규화는 특히 스파시(Sparse) 모…
R² 점수 (결정계수) R² 점수(결정계수, Coefficient of Determination)는 회귀 모델의 성능을 측정하는 대표적인 지표입니다. 이는 모델이 종속 변수의 전체 분산 중 어느 정도의 비율을 설명하는지를 나타내며, 모델의 설명력을 정량적으로 평가하는 데 사용됩니다. 정의 및 수식 R² 점수는 실제 값과 모델 예측값 사이의 오차를 기반으로 …
Adam Optimizer (Adaptive Moment Estimation) 1. 개요 Adam(Adaptive Moment Estimation)은 딥러닝 모델의 가중치를 최적화하기 위해 사용되는 경사 하강법(Gradient Descent) 기반의 최적화 알고리즘으로, 모멘텀(Momentum)과 RMSProp의 장점을 결합하여 각 파라미터마다 학습률을 적…
회귀 모델 (Regression Model) 1. 개요 회귀 모델이란 하나 이상의 독립 변수와 하나의 종속 변수 간의 상관관계를 수학적 함수로 모델링하여, 새로운 입력 값에 대한 연속형 수치(Continuous Value)를 예측하는 머신러닝 알고리즘이다. 2. 회귀 모델의 기본 원리 회귀 분석의 핵심은 입력 데이터( )와 출력 데이터( ) 사이의 관계를 …
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…
데이터 누수 (Data Leakage) 데이터 누수(Data Leakage)는 머신러닝 및 데이터 과학 모델의 학습 과정에서, 테스트 데이터(평가 데이터)에 포함되어야 할 정보가 우연히 또는 실수로 학습 데이터에 유입되어 모델이 실제 환경에서보다 과도하게 높은 성능을 보이는 현상을 의미합니다. 이는 모델의 일반화 능력(Generalization)을 과대평가…
기계 학습 전처리 기계 학습 전처리(Machine Learning Preprocessing)는 원시 데이터를 기계 학습 모이 효과적으로 학습할 수 있도록 변환하고 준비하는 일련의 과정을 의미합니다. 모델의 성능은 학습 알고리즘뿐 아니라 데이터의 질에 크게 의존하므로, 전처리는 기계 학습 프로젝트에서 가장 중요한 단계 중 하나로 꼽힙니다. 이 문서에서는 기계…
잠재 요인 (Latent Factor) 1. 개요 잠재 요인(Latent Factor)이란 데이터 세트에서 직접적으로 관찰되지는 않지만, 관찰 가능한 변수들 간의 관계를 통해 추론할 수 있는 숨겨진 특성을 의미한다. 이 개념은 통계학의 요인 분석(Factor Analysis)에서 유래하였으며, 추천 시스템 외에도 심리 측정, 유전자 분석 등 다양한 분야에서…
합성 데이터 (Synthetic Data) 1. 개요 합성 데이터(Synthetic Data, 가상 데이터라고도 함)란 실제 세계에서 수집된 데이터가 아니라, 알고리즘이나 통계적 모델을 통해 인위적으로 생성된 데이터를 의미한다. 실제 데이터(Real-world Data)가 관찰된 사실의 기록이라면, 합성 데이터는 실제 데이터의 통계적 특성, 상관관계, 분포…
대표성 편향 (Representativeness Bias) 1. 개요 대표성 편향(Representativeness Bias)이란 어떤 대상이 특정 집단의 전형적인 특성과 유사하다는 이유만으로, 그 대상이 해당 집단에 속할 확률이 높다고 판단하는 인지적 오류를 의미한다. 이는 사람들이 확률적 판단을 내릴 때 수학적인 확률 계산보다는 직관적인 '유사성'이나 …
예측 불확실성 (Predictive Uncertainty) 1. 개요 예측 불확실성(Predictive Uncertainty)이란 통계적 모델이나 머신러닝 알고리즘이 특정 입력값에 대해 출력값을 예측할 때, 그 예측 결과가 얼마나 불확실한지를 나타내는 척도이다. 일반적으로 '예측 오차(Prediction Error)'가 실제 정답과 예측값 사이의 거리라는 …
가중치 평균 개요 가중치 평균(Weighted Average)은 단순 평균(Arithmetic Mean)과 달리 각 신뢰도를 반영하기 위해 가중치(Weight)를 부여하여 계산하는 평균 방식입니다. 특히 데이터과학과 모델 평가 분야에서 다양한 지표를 종합하거나, 클래스 불균형이 있는 분류 문제에서 성능을 평가할 때 널리 사용됩니다. 단순 평균은 모든 데이터…
데이터 마이닝 개요 데이터 마이닝(Data Mining)은 대량의 데이터에서 숨겨진 패턴, 상관관계, 추세 및 유용한 정보를 추출하는 데이터 분석 기술의 한 분야입니다. 이는 데이터베이스 지식 발견(Knowledge Discovery in Databases KDD) 프로세스의 핵심 단계로, 통계학, 기계학습, 데이터베이스 기술 등이 융합된 다학제적 접근을 …
SARIMA (Seasonal AutoRegressive Integrated Moving Average) 1. 개요 SARIMA는 시계열 데이터의 추세(Trend)뿐만 아니라 주기적으로 반복되는 계절성(Seasonality) 패턴을 동시에 모델링하기 위해 설계된 통계적 예측 모델이다. 기존의 [[ARIMA]](AutoRegressive Integrated …
목표 기반 인코딩 목표 기반 인코딩(Target-based Encoding)은 범주형 변수(Categorical Variable)를 수치형 변수로 변환 데이터 인코딩법 중 하나로, 특히 지도 학습(Supervised Learning)에서 목표 변수(Target Variable)와의 관계를 활용하여 인코딩을하는 방법입니다. 이 방은 단순한 레이블 인코딩(La…
조정 결정계수 (Adjusted R-squared) 조정 결정계수(Adjusted R-squared)는 회귀 분석에서 모델의 설명력을 나타내는 결정계수( )가 독립 변수의 개수가 증가함에 따라 무조건적으로 상승하는 단점을 보완하기 위해, 변수 개수에 따른 페널티를 부여하여 계산한 지표이다. 1. 개요 회귀 분석의 목적은 독립 변수( )들이 종속 변수( )의…
이진 분류 (Binary Classification) 1. 개요 이진 분류(Binary Classification)란 주어진 데이터를 두 개의 서로 배타적인 클래스(Class) 중 하나로 분류하는 [[지도 학습]](Supervised Learning)의 한 형태이다. 일반적으로 정답 레이블은 0과 1, 혹은 'Positive(긍정/참)'와 'Negative…
보간 가능성 (Interpolatability) 1. 개요 보간 가능성(Interpolatability)이란 주어진 일련의 데이터 점(Data points)들을 모두 정확하게 통과하는 연속 함수가 수학적으로 존재하며, 그 함수를 유일하게 결정할 수 있는 성질을 의미한다. 수치해석 및 함수 근사 이론에서 보간 가능성은 단순히 함수를 찾는 문제를 넘어, 선택한…
편향 요 머신러닝에서 편향(Bias)은 모델이 학습 데이터에서 실제 패턴을 얼마나 정확하게영하는지를 나타내는 중요한 개념이다. 일반적으로 편향은 모델의 예측 값과 관측 값 사이의 평균적인 차이를 의미하며, 낮은 편향은 모델이 데이터를 잘 학습하고 있음을, 높은 편향은 모델이 데이터의 실제 구조를 간과하고 있다는 것을 나타낸다. 편향은 머신러닝 모델의 성능을…