모델 일반화 (Model Generalization) 1. 개요 모델 일반화(Model Generalization)란 머신러닝 모델이 학습 과정에서 사용되지 않은 새로운 데이터(Unseen Data)에 대해 얼마나 정확하게 예측하거나 분류할 수 있는지를 나타내는 능력이다. 머신러닝의 궁극적인 목표는 단순히 학습 데이터셋의 정답을 맞히는 것이 아니라, 데이터…

데이터 과학 (Data Science) 1. 개요 데이터 과학(Data Science)은 정형 및 비정형 데이터로부터 유의미한 통찰(Insight)과 지식을 추출하기 위해 수학, 통계학, 컴퓨터 과학 및 도메인 지식을 융합하여 활용하는 다학제적 분야이다. 현대 사회에서 데이터 과학은 단순한 통계 분석을 넘어, 방대한 양의 데이터(Big Data)를 처리하고…

오류 비용 (Cost of Error) 1. 개요 오류 비용(Cost of Error)이란 머신러닝 모델이나 통계적 의사결정 시스템이 잘못된 예측을 내렸을 때 발생하는 경제적, 사회적, 혹은 물리적 손실의 가치를 의미한다. 오류 비용은 품질 경영(Six Sigma, Taguchi Loss Function)이나 경제학 등 다양한 분야에서 다루는 광범위한 개념…

언더샘플링 (Undersampling) 1. 개요 언더샘플링(Undersampling)이란 데이터 불균형(Data Imbalance) 문제가 존재하는 데이터셋에서 다수 클래스(Majority Class)의 샘플 수를 줄여 소수 클래스(Minority Class)와의 비율을 맞추는 데이터 전처리 기법이다. 데이터 불균형이란 특정 클래스의의 데이터 수가 다른 …

데이터 리크 (Data Leakage) 개요 데이터 리크(Data Leakage)란 머신러닝 모델을 학습시킬 때, 모델이 예측해야 할 타겟(Target) 정보나 테스트 데이터셋의 정보가 학습 데이터셋에 의도치 않게 포함되어 모델의 성능이 비정상적으로 높게 측정되는 현상을 말한다. 데이터 리크가 발생하면 학습 단계에서는 매우 높은 정확도와 낮은 오차를 보이지…

클러스터링 개요 클러스터링(Clustering)은 데이터 포인트를 유사성에 따라 그룹화하는 비지도 학습(unsupervised learning) 기법으로, 데이터의 내재적 구조를 탐색하고 패턴을 발견하는 데 활용됩니다. 이는 분석가들이 대규모 데이터 세트에서 의미 있는 정보를 추출할 수 있도록 도와주며, 마케팅, 생물정보학, 이미지 처리 등 다양한 분야에서…

머신러닝 기반 이상 탐지 (Machine Learning-based Anomaly Detection) 1. 개요 머신러닝 기반 이상 탐지란 데이터셋 내에서 대다수의 데이터와 현저히 다른 패턴을 보이는 희소한 관측치, 즉 '이상치(Outlier)' 또는 '이상 징후(Anomaly)'를 자동으로 식별하는 기술이다. 여기서 정상(Normal) 데이터는 시스템이 …

EJN (사기 수법) 1. 개요 EJN은 최근 특정 사기 조직이나 커뮤니티 사이에서 명명되어 알려진 수법으로, SNS, 메신저, 데이팅 앱 등을 통해 접근하여 고수익 알바나 투자 기회를 제공한다고 속인 뒤 가짜 거래 플랫폼 가입을 유도해 금전을 갈취하는 전형적인 사회공학적(Social Engineering) 금융 사기 수법이다. 이는 기술적 취약점이 아닌 …

금융 서비스 (Financial Services) 1. 개요 금융 서비스란 자금의 여유가 있는 공급자(저축자)와 자금이 필요한 수요자(차입자) 사이에서 자금을 효율적으로 배분하고 관리하는 모든 경제적 활동과 서비스를 의미한다. 경제 시스템 내에서 금융 서비스는 자본의 흐름을 원활하게 하여 기업의 투자를 촉진하고 가계의 소비를 조절하며, 국가 경제의 성장과 …

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…

모델 평가 (Model Evaluation) 1. 개요 모델 평가란 학습된 머신러닝 모델이 새로운 데이터에 대해 얼마나 정확하고 일반화된 예측 성능을 보이는지를 정량적으로 측정하는 과정이다. 모델 평가의 핵심 목적은 모델의 일반화 성능(Generalization Performance)을 확인하는 것이다. 모델이 학습 데이터에만 지나치게 최적화되어 새로운 데…

기계학습 기반 전처리 (Machine Learning-Based Preprocessing) 개요 기계학습 기반 전처리(Machine Learning-Based Preprocessing)는 전통적인 통계적 방법이나 규칙 기반 접근법을 넘어서, 머신러닝 알고리즘 자체를 활용하여 데이터의 품질을 개선하고 모델의 학습 성능을 최적화하는 과정을 의미합니다. 일반적인…

특징 강화 (Feature Enhancement) 개요 특징 강화(Feature Enhancement)는 데이터 과학 및 머신러닝 분야에서 원시 데이터(Raw Data)의 품질을 개선하거나, 기존 특징(Feature)의 표현력을 높여 모델의 예측 성능을 극대화하기 위한 일련의 전처리 및 변환 기법을 포괄하는 개념입니다. 단순히 결측치를 채우거나 이상치를 제…

머신러닝(Machine Learning) 머신러닝은 명시적인 프로그래밍 없이 컴퓨터가 데이터를 통해 스스로 학습하고 패턴을 인식하여 예측 또는 결정을 내리는 인공지능(AI)의 핵심 하위 분야입니다. 머신러닝의 개요와 정의 머신러닝은 아서 사무엘(Arthur Samuel)이 1959년 "컴퓨터가 특정 작업을 수행하기 위해 명시적인 명령어 없이 학습할 수 있는…

피싱 공격 (Phishing Attack) 개요 피싱 공격(Phishing Attack)은 사이버 보안 분야에서 가장 흔하고 효과적인 사회공학적 기법 중 하나로, 공격자가 신뢰할 수 있는 기관이나 개인인 것처럼 가장하여 피해자의 민감한 정보(개인 식별 정보, 비밀번호, 신용카드 번호 등)를 사기적으로 탈취하는 사이버 범죄를 의미합니다. '피싱(Phishin…

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…

정밀도 정밀도(Precision)는 인공능, 특히 머신러닝 모의 성능을 평가하는심 지표 중 하나로, 모델이 '긍정'으로 예측한 샘플 중 실제로 긍정인 비율을 의미합니다. 주로 분류 문제에서 사용되며, 특히 불균형 데이터셋(imbalanced dataset)에서 모델의 신뢰도를 평가하는 데 중요한 역할을 합니다. 정밀도는 모델이 긍정 예측을 할 때 얼마나 정…

ROC 곡선 개요 ROC 곡선(Receiver Operatingistic Curve, 수기 운영 특성 곡선)은 이진류 모델의 성능을각적으로 평가하고 비교하는 데 사용되는 중요한 도입니다. ROC 곡선은 다양한 분류 임계값(threshold)에 민감도(감지율, 재현율)와 위양성율(거짓 양성 비율)을 비교하여 모델의 판별 능력을 분석합니다. 이 곡선은 특히 클…

One-Class SVM One-Class SVM(One-Class Support Vector)은 비지도 학습(Unsupervised Learning) 기반의 이상 탐지(Anomaly Detection) 알고리즘 중 하나로, 주어진 데이터가 정상(normal) 데이터인지, 아니면 이상(anomaly 또는 outlier) 데이터인지를 판단하는 데 사용된다. …

긍정적 예측 개요 긍정적 예측(Positive Prediction)은 인공지능, 특히 머신러닝 모델의 평가 과정에서 중요한 개념 중 하나로, 모델 특정 샘플이 "긍정 클래스(Positive Class)"에 속한다고 예측한 경우를 의미합니다. 이는 이진 분류(Binary Classification) 문제에서 자주 사용되는 용어이며, 모델의 성능을 평가하기 위…