# ELECTRA ## 개요 **ELECTRA**(Efficiently Learning an Encoder that Classifies Token Replacements Accurately)는 2020년 구글 리서치(Google Research) 팀이 제안한 자연어 처리(NLP) 기반 사전 학습(pre-training) 방법론입니다. 기존 BERT 모델에...
검색 결과
"분류 문제"에 대한 검색 결과 (총 77개)
# 수치 예측 문제 (Numerical Prediction Problem) ## 개요 수치 예측 문제는 머신러닝에서 입력 데이터의 특징을 바탕으로 연속적인 실수 값(continuous value)을 출력하는 지도 학습(Supervised Learning) 태스크입니다. 이 분야는 통계학의 **회귀 분석(Regression Analysis)**에 이론적 뿌...
# 재현율 ## 개요 **재현율**(Recall)은 인공지능, 특히 머신러닝 모델의 성능을 평가하는 핵심 지표 중 하나로, **정답인 사례 중에서 모델이 얼마나 많은 것을 올바르게 찾아냈는지**를 나타내는 비율입니다. 주로 분류 문제, 특히 이진 분류(Binary Classification)에서 사용되며, **민감도**(Sensitivity) 또는 **...
# 정밀도 정밀도(Precision)는 인공지능, 특히 머신러닝 모델의 성능을 평가하는 핵심 지표 중 하나로, **모델이 긍정으로 예측한 샘플 중 실제로 긍정인 비율**을 의미합니다. 주로 분류 문제, 특히 이진 분류(Binary Classification)에서 사용되며, 모델의 예측 결과가 얼마나 신뢰할 수 있는지를 판단하는 데 중요한 역할을 합니다. ...
# F1 score ## 개요 **F1 score**(F1 점수)는 머신러닝과 데이터 과학 분야에서 분류 모델의 성능을 평가하는 데 널리 사용되는 지표입니다. 특히 **정밀도**(Precision)와 **재현율**(Recall) 사이의 균형을 중요시할 때 유용하며, 두 지표의 조화 평균(Harmonic Mean)으로 정의됩니다. F1 score는 불균형...
# 인공지능 성능 측정 인공지능(AI)의 성능 측정은 AI 시스템이 주어진 과제를 얼마나 효과적이고 정확하게 수행하는지를 평가하는 과정입니다. AI 기술이 급속도로 발전함에 따라, 단순한 정확도 이상의 다양한 지표를 활용하여 모델의 신뢰성, 효율성, 공정성 등을 종합적으로 평가하는 것이 중요해졌습니다. 이 문서는 인공지능 성능 측정의 주요 개념, 평가 지...
# 클래스 불균형 ## 개요 **클래스 불균형**(Class Imbalance)은 머신러닝에서 분류 문제를 다룰 때, 특정 클래스의 샘플 수가 다른 클래스에 비해 현저히 적거나 많은 경우를 의미합니다. 예를 들어, 사기 탐지 시스템에서 정상 거래는 수백만 건인 반면 사기 거래는 수천 건에 불과할 수 있으며, 이 경우 사기 클래스(소수 클래스)는 전체 데...
# 손실 함수 ## 개요 머신러닝·딥러닝 모델은 **입력 데이터**와 **정답(라벨)** 사이의 차이를 최소화하도록 학습한다. 이 차이를 수치적으로 표현한 것이 **손실 함수(Loss Function)**이다. 손실 함수는 모델이 현재 얼마나 잘 예측하고 있는지를 정량화하고, 최적화 알고리즘(예: 경사하강법)이 **파라미터를 업데이트**하는 기준이...
# 딥러닝 기반 방법 ## 개요 딥러닝 기반 방법은 머신러닝의 한 분야로, 인공신경망(Artificial Neural Networks, ANN)의 다층 구조를 활용하여 데이터에서 복잡한 패턴과 특징을 자동으로 학습하는 기술입니다. 특히 깊은 네트워크 구조(즉, 여러 개의 은닉층을 가진 구조)를 사용함으로써 기존의 머신러닝 기법들이 해결하기 어려웠던 고차...
# 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 **데이터과학**과 **모델 평가** 분야에서 다양한 지표를 종합하거나, 클래스 불균형이 있는 분류 문제에서 성능을 평가할 때 ...
# F1 스코어 ## 개요 F1 스코어(F1 Score)는 기계학습과 데이터과학 분야에서 분류 모델의 성능을 평가하는 데 널리 사용되는 지표 중 하나입니다. 특히 **정밀도(Precision)**와 **재현율(Recall)**이 모두 중요한 상황에서 두 지표의 조화 평균(Harmonic Mean)을 계산하여 모델의 균형 잡힌 성능을 평가하는 데 유용합니...
# 다중 클래스 분류 ## 개요 다중 클래스 분류(Multiclass Classification)는 머신러닝 및 데이터 과학 분야에서 중요한 분석 기법 중 하나로, 주어진 입력 데이터를 **세 개 이상의 서로 독립적인 클래스**(카테고리)로 분류하는 작업을 말합니다. 이는 이진 분류(Binary Classification)의 일반화된 형태이며, 현실 세...
# 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 합니...
# 특성 추출 ## 개요 **특성 추출**(Feature Extraction)은 데이터 과학과 머신러닝 분야에서 원시 데이터(raw data)로부터 유의미한 정보를 추출하여 모델 학습에 적합한 형태의 입력 변수(특성, features)를 생성하는 과정을 의미합니다. 이는 데이터 전처리의 핵심 단계 중 하나로, 고차원 데이터의 차원 축소, 노이즈 제거, ...
# Scikit-learn ## 개요 **Scikit-learn**(사이킷-런)은 파이썬 기반의 오픈소스 머신러닝 라이브러리로, 데이터 마이닝과 데이터 분석을 위한 다양한 알고리즘과 도구를 제공합니다. 2007년에 처음 개발되어 현재는 데이터 과학자와 머신러닝 엔지니어들 사이에서 가장 널리 사용되는 라이브러리 중 하나로 자리 잡았습니다. Scikit-l...
# 검증 오차 ## 개요 **검증 오차**(Validation Error)는 기계학습 및 통계 모델링에서 모델의 성능을 평가하기 위해 사용되는 중요한 지표 중 하나입니다. 이는 학습된 모델이 훈련 데이터 외의 새로운 데이터를 얼마나 잘 일반화(generalization)하는지를 측정하는 데 사용됩니다. 검증 오차는 모델의 과적합(overfitting) ...
# Random Forest ## 개요 **Random Forest**(랜덤 포레스트)는 머러닝 분야에서 널리되는 앙상블 학습(Ensemble Learning) 기법 중 하나로, 여러 개의 결정트리(Decision Tree)를 결합하여 보다 정확하고 안정적인 예측 성능을 제공하는 알고리즘입니다. 이 방법은 과적합(Overfitting)에 강하고, 다양한...
# Scikit-learn ##요 **Scikit-**(사이킷-런)은 파이썬 기반의 오픈소스 머신러닝 라이브러리로, 데이터 분석 및 머신러닝 모델 개발을 위한 다양한 알고리즘과 도구를 제공합니다. 2007년에 처음 개발되어 현재는 데이터 과학자와 연구자들 사이에서 가장 널리 사용되는 머신러닝 프레임워크 중 하나로 자리 잡았습니다. Scikit-learn...
# 무작위 샘플링 ## 개요 무작 샘플링(Random)은 데이터 과학 통계학에서 모집단(Pulation)에서 일부 표(Sample)을출할 때, 개체가 동일한 확률로 선택될 있도록 하는 방법이다. 이는 데이터 분석의 신뢰성과 일반화 가능성을 높이기 위한 핵심적인 데이터 분 기법 중 하나, 특히 기계학 모델의 훈, 검증,스트 단계에서 널 사용된다. 무작위 ...
# 비용 함수 ## 개요 비용 함수(Cost Function), 손실 함수(Loss Function는 머신러닝 및 데이터과학에서 모델의 예측 성능을 정적으로 평가하는 데 사용되는 핵심 개념이다. 이 함수는 모이 실제 데이터를 기반으로 예측한 값과 실제 관측값 사이의 차이, 즉 '오차'를 수치화하여 모델이 얼마나 잘못 예측하고 있는지를 나타낸다. 비용 함...