TensorBoard 목차 1. 개요 2. 주요 기능 및 시각화 도구 3. 작동 원리 및 데이터 흐름 4. 설치 및 기본 사용법 5. PyTorch 연동 설정법 6. 원격 서버 접속 및 포트 포워딩 7. 심화 활용 및 분석 기법 8. 로그 파일 삭제 및 관리 방법 9. 장단점 및 대체 도구 1. 개요 TensorBoard는 딥러닝 모델의 학습 과정을 시각화…
검색 결과
"파라미터 튜닝"에 대한 검색 결과 (총 70개)
ROUGE 개요 ROUGE(RCALL-Oriented Understudy for Gisting Evaluation)는 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP) 분야에서 주로 자동 요약(Automatic Summarization) 또는 기계 번역(Machine Translation) 시스템의 출력 결과를 평가하기 위해 사용되는…
Argon2 1. 개요 Argon2는 패스워드 해싱(Password Hashing)을 위해 설계된 최신 패스워드 해싱 함수로, 2015년 암호화 커뮤니티의 '비밀번호 해싱 경쟁(Password Hashing Competition, PHC)'에서 우승하며 표준으로 채택된 알고리즘이다. 기존의 bcrypt나 scrypt와 같은 함수들은 CPU 연산 비용을 높여…
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 데이터는 모델발 과정에서 최종 평가 단에서 사용됩니다 테스트 데이터는 모이 훈련 과에…
진화 알고리즘 (Evolutionary Algorithm) 1. 개요 진화 알고리즘(Evolutionary Algorithm, EA)은 찰스 다윈의 생물학적 진화론인 '적자생존(Survival of the Fittest)'과 자연선택의 원리를 모방하여 최적의 해를 찾아내는 확률론적 최적화 알고리즘의 집합이다. 전통적인 결정론적(Deterministic) 알…
주택 가격 예측 (House Price Prediction) 1. 개요 주택 가격 예측이란 머신러닝 기반의 회귀 분석을 통해 특정 주택의 가치를 예측하는 과정이다. 이 과정의 주된 목적은 과거의 거래 패턴과 주택의 물리적·환경적 특성 사이의 상관관계를 학습하여, 새로운 데이터가 입력되었을 때 정확한 가격을 산출하는 회귀(Regression) 모델을 구축하는…
모델 다양성 (Model Diversity) 1. 개요 모델 다양성(Model Diversity)이란 [[앙상블 학습]](Ensemble Learning) 시스템 내에서 결합되는 개별 학습 모델들이 서로 다른 예측 패턴을 가지거나, 서로 다른 종류의 오류를 범하는 정도를 의미한다. 앙상블 학습은 여러 개의 [[약한 학습기]](Weak Learner)를 결합…
L2 정규화 개요 L2 정규화(2 Regularization), 또는 리지 정규화(Ridge Regularization), 중치 감소(Weight Decay)는 머신러닝 및 딥러닝 모델에서 과적합(Overfitting)을 방지하기 위해 사용되는 대표적인 정규화 기법 중 하나입니다. 이 방법은 모델의 가중치에 제약을 가하여 복잡성을 줄이고, 학습 데이터에 지…
Google Vizier 개요 Google Vizier는 Google에서 개발한 블랙박스 최적화(Black-box Optimization) 서비스로, 주로 머신러닝 모델의 하이퍼파라미터 튜닝(Hyperparameter Tuning)을 자동화하기 위해 설계되었습니다. 사용자가 최적화하려는 목적 함수(Objective Function)의 내부 구조를 알지 못하…
확률적 경사 하강법 개요 확적 경사 하강(Stochastic Gradientcent, 이하 SGD은 머신러닝 데이터과학 분야에서 널리 사용되는 최적화 알고리즘 중 하나로, 손실(Loss Function)를 최화하기 위해 모델의 파라미터 반복적으로 업데이트하는 방법입니다. 특히 대규모 데이터셋을 처리할 때 전통적인 경사 하강법(Batch Gradient De…
피드백 기반 추적 (Feedback-based Tracking) 1. 개요 피드백 기반 추적(Feedback-based Tracking)이란 시스템의 출력값을 실시간으로 측정하여 이를 목표값(Reference)과 비교하고, 그 차이인 오차(Error)를 줄이는 방향으로 입력값을 지속적으로 수정함으로써 목표 상태를 유지하거나 추적하는 제어 방식이다. 이는 시…
베이지안 추론 (Bayesian Inference) 베이지안 추론은 확률을 '사건이 발생할 빈도'가 아니라 '가설에 대한 믿음의 정도(Degree of Belief)'로 정의하고, 새로운 데이터가 관찰됨에 따라 기존의 믿음을 지속적으로 업데이트하는 통계적 추론 방법론이다. 1. 개요 베이지안 추론의 핵심은 관찰된 데이터를 바탕으로 모델의 파라미터 에 대한 …
비용 함수 개요 비용 함수(Cost Function) 생산活动中 투입되는 생산 요소노동, 자본, 원자재 등)의 가격과량 사이의 관계를 수학적으로한 함수이다. 경제학, 특히 미시경제학과 기 이론에서 기업의 생산 결정, 가격 책정, 이윤 극대화 전략 수립에 핵심적인 역할을 한다. 비용 함수는 기업이 일정한 산출량을 생산하기 위해 최소한으로 지출해야 하는 비용을…
SARIMAX (Seasonal AutoRegressive Integrated Moving Average with eXogenous regressors) 1. 개요 SARIMAX는 시계열 데이터의 자기상관성, 추세, 계절성뿐만 아니라 외부 요인(외생 변수)까지 동시에 고려하여 미래 값을 예측하는 통계적 시계열 분석 모델이다. 이 모델은 전통적인 ARIMA(…
과적합 (Overfitting) 1. 개요 과적합(Overfitting)이란 머신러닝 모델이 학습 데이터(Training Data)에 지나치게 최적화되어, 새로운 데이터나 실제 환경의 데이터(Unseen Data)에 대해서는 예측 성능이 현저히 떨어지는 현상을 말한다. 모델이 데이터의 일반적인 패턴을 학습하는 것이 아니라, 학습 데이터에 포함된 무작위한 노…
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 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 …
인공지능 개요 인공지능Artificial Intelligence, AI)은 인간의 지능을 모방하거나 이를월하는 기계적 시스템을 설계하고 구현하는 컴퓨터 과학의 한 분입니다. 인공지능은 인간이 보이는 사고, 학습, 추론, 인식, 문제 해결, 의사 결정 등의 능력을 소프트웨어나 하드웨어를 통해 재현하는 것을 목표로 합니다. 최근 수십 년간 컴퓨팅 성능의 비약적…
수치해법 (Numerical Methods) 1. 개요 수치해법이란 수학적 문제를 산술 연산의 유한한 반복을 통해 근사적인 수치 해(Numerical Solution)로 찾아내는 알고리즘과 기법들의 집합을 의미한다. 수학적 문제는 크게 두 가지 방식으로 해결할 수 있다. 첫째는 해석적 해(Analytical Solution)로, 수학적 공식과 정리를 이용하…