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Allen's 데이터 맛집
딥러닝 모델의 일반화 성능을 향상시키는 데 중요한 기법인 드롭아웃(Dropout)에 대해 알아보겠습니다. 드롭아웃은 신경망 모델의 과적합(overfitting)을 방지하고 모델의 성능을 높이는 데 큰 역할을 합니다. 드롭아웃의 필요성딥러닝 모델은 복잡한 패턴을 학습할 수 있지만, 훈련 데이터에 과적합되는 문제가 발생할 수 있습니다. 과적합은 모델이 훈련 데이터에 너무 치우쳐서 새로운 데이터에 대한 예측 성능이 떨어지는 현상을 말합니다. 이를 방지하기 위해 다양한 정규화 기법이 사용되는데, 그 중 하나가 바로 드롭아웃입니다. 드롭아웃의 개념드롭아웃은 훈련 과정에서 무작위로 일부 뉴런을 비활성화하여 모델이 특정 뉴런이나 경로에 과도하게 의존하지 않도록 하는 기법입니다. 이렇게 함으로써 모델이 더 일반적인..
데이터 분석에서 중요한 역할을 하는 PyTorch의 텐서(Tensor)에 대해 깊이 있게 알아보겠습니다. 텐서는 PyTorch에서 데이터를 표현하고 처리하는 기본 단위로, 딥러닝 모델을 구축하고 학습하는 데 필수적인 요소입니다. 이미지출처:https://medium.com/@anoorasfatima/10-most-common-maths-operation-with-pytorchs-tensor-70a491d8cafd 텐서란 무엇인가요?텐서는 다차원 배열을 의미합니다. 이는 NumPy의 ndarray와 유사하지만, GPU를 활용한 연산을 지원한다는 점에서 차이가 있습니다. 텐서는 스칼라(0차원), 벡터(1차원), 행렬(2차원) 등 다양한 차원의 데이터를 포함할 수 있습니다. 텐서의 종류- 스칼라: 단일 ..
데이터 과학과 비즈니스 인텔리전스에서 누적이익 도표(Cumulative Gain Chart)는 고객 반응 모델, 마케팅 전략, 그리고 리스크 관리 등의 영역에서 중요한 의사결정 도구로 활용됩니다.누적이익 도표란 무엇인가?누적이익 도표는 타겟 변수(예: 고객 반응)에 대한 모델의 예측 성능을 시각적으로 표현하는 도구입니다. 이 도표는 특히 마케팅 캠페인이나 리스크 평가 모델에서 얼마나 많은 대상이 특정 기준에 도달했는지를 보여줌으로써, 전체 대상 집단 대비 모델의 효율성을 평가할 수 있게 해줍니다. 누적이익 도표의 작성 방법1. 데이터 준비: 분석할 데이터를 준비하고, 모델의 예측 결과를 확률 또는 점수 형태로 정리합니다. 2. 응답 변수 정렬: 모델의 예측 점수에 따라 데이터를 내림차순으로 ..
데이터 과학과 마케팅 분석에서 리프트 도표(Lift Chart)는 중요한 도구로 활용되며, 특히 예측 모델의 효과를 평가하는 데에 큰 가치를 제공합니다. 리프트 도표란 무엇인가?리프트 도표는 예측 모델의 성능을 평가하는 데 사용되는 시각적 도구입니다. 이 도표는 모델이 특정 결과를 얼마나 잘 예측하는지, 또한 무작위 선택 대비 얼마나 더 나은 성능을 보이는지를 나타냅니다. 리프트 값이 높을수록 모델의 예측 능력이 더 우수함을 의미합니다. 리프트 도표의 작성 방법1.데이터 준비: 분석할 데이터와 모델의 예측 결과를 준비합니다. 2.응답 변수 정렬: 모델에 의해 계산된 확률 또는 점수에 따라 데이터를 정렬합니다. 3.데이터 분할: 정렬된 데이터를 동일한 크기의 그룹(데실, 백분위 등)으로 나눕니다. 4.각..