# MSE ## 개요 **MSE**(Mean Squared Error, 평균 제곱 오차)는 회귀(regression) 문제에서 예측 모델의 성능을 평가하는 데 널리 사용되는 지표입니다. 이는 예측과 실제 관측값 사이의 차이(오차)를 제곱한 후, 그 평균을 계산함으로써 모델의 정확도를 수치화합니다. MSE는 인공지능, 특히 머신러닝 및 딥러닝 모델의 학습...
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"검증 데이터"에 대한 검색 결과 (총 11개)
# 그래디언트 부스 회귀 ## 개요 **그래디언트 부스팅 회**(Gradient Boosting Regression)는 머신러닝에서 회귀(regression) 문제를 해결하기 위해 사용되는 강력한 앙상블 학습 기법입니다. 이은 여러 개의 약한 학습기(weak learners), 주로 결정 트리(decision tree)를 순차적으로 결합하여 강한 예측 ...
# K-Fold Cross- **K-Fold Cross-Validation**(K-겹 교차 검증)은 머신러닝과 통계 모델의 성능을 평가하기 위해 널리 사용되는 기입니다. 이 방법은 데이터를 여러 개의 부분으로 나누어 반복적으로 훈련과 검증을 수행함으로써 모델의 일반화 능력을 더 정확하게 평가할 수 있도록 도와줍니다. 특히, 데이터셋의 크기가 제한적일 때 ...
# 파인튜닝 ## 개요 **파인튜닝**(Fine-tuning)은 사전 훈련된(pre-trained) 인공지능 모델을 특정 작업이나 도메인에 맞게 추가로 훈련하여 성능을 최적화하는 기법입니다. 주로 딥러닝 기반의 자연어 처리(NLP), 컴퓨터 비전(CV), 음성 인식 등 다양한 분야에서 널리 사용되며, 전이 학습(Transfer Learning)의 핵심 ...
# smoothing parameter ## 개요 **Smoothing parameter**(스무딩 파라터)는 머신러닝 및계 모델링에서 데이터의 노이즈ise)를 줄 모델의 일반화능을 향상시키기 위해 사용되는 중요한 하이퍼파라미터입니다. 이 파라미터 모델이 데이터에 **과적합overfitting)되는 것을 방지하고, 관측된 데이터의 불확실성이나 변동성을 ...
# Bayesian Target Encoding ## 개요 **베이지안 타겟 인코딩**(Bayesian Target Encoding)은 범주형 변수(categorical variable)를 수치형 변수로 변환하는 고급 인코딩 기법 중 하나로, 특히 머신러닝 모델의 성능 향상을 위해 사용된다. 이 기법은 단순한 타겟 인코딩(target encoding)의...
테스트 데이터 개요 **스트 데이터**(Test Data는 데이터 과학 및 기계 학습 프로젝트에서 모델의능을 평가하기 위해 사용되는 데이터의 하 집합입니다.적으로 전체 데이터셋은 훈련(Training), 검증(Validation), 테스트(Test) 데이터로 분할되며, 이 중 **테 데이터**는 모델발 과정에서 **최종 평가 단**에서 사용됩니다 테스...
# 스무딩 타깃 인코딩 스무딩 타깃코딩(Smoothing Target Encoding은 범주형 변수를 수치형 변수로 변환하는 **데이터 정제 기법 중 하나로, 특히 **머신러닝 모델의 성능 향상**을 위해 널리 사용된다. 이 기법은 범주형 변수의 각 카테고리에 대해 해당 카테고리가 목표 변수(target variable)에 미치는 영향을 수치로 표현하면서...
# 데이터 인코딩 기법 데이터 인코딩 기법은 데이터 과학과 머신러닝 프로세스에서 매우 중요한 전처리 단계 중 하나입니다. 실제 데이터는 텍스트, 범주형 값, 날짜, 기호 등 다양한 형태로 존재하지만, 머신러닝 모델은 일반적으로 수치형 데이터만을 입력으로 처리할 수 있습니다. 따라서 범주형 변수나 텍스트 데이터를 모델이 이해할 수 있는 **수치 형태로 변환...
# 타겟 인코딩 ## 개요 **타겟 인코딩**(Target)은 머신러닝과 과학 분야에서 범주형 변수(C Variable)를 수형 변수로 변환하는 고급 인딩 기법 중입니다. 이 방법은주형 변수의 범주(Category)를 해당 범에 속하는 타 변수(Target Variable)의계적 요약(예: 평균, 중값, 분산)으로 대체하는식입니다. 특히귀 또는 분류에서...
# 배열 인덱싱 ## 개요 **배열 인덱싱**(Array Indexing)은 데이터과학과 프로그래밍에서 배열의 특정 요소나 요소 집합에 접근하는 기법을 의미합니다. 배열은 동일한 데이터 타입의 요소를 순차적으로 저장하는 자료구조로, 데이터과학에서는 주로 수치 데이터를 다루기 위해 NumPy 배열, 파이썬 리스트, 텐서(Tensor) 등 다양한 형태로 사...