Allen's 데이터 맛집

시계열 데이터를 다루기 위한 LSTM(Long Short-Term Memory) 모델에 대해 알아보겠습니다. LSTM 모델 이란? LSTM은 순환 신경망(RNN)의 한 종류로, 시퀀스 형태의 데이터를 처리하는 데 특화되어 있습니다. 시계열 데이터나 자연어 처리 등 다양한 분야에서 활용되며, 특히 시간에 따른 패턴을 학습하여 예측하는 데 많이 사용됩니다. LSTM 모델의 장단점 장점: 1. 장기 의존성 학습: 장기적인 의존성을 학습할 수 있어 긴 시계열 데이터에 대해 효과적으로 패턴을 학습합니다. 2. 기억 셀: LSTM의 핵심 메커니즘인 기억 셀을 통해 중요한 정보를 오랫동안 기억하고 활용할 수 있습니다. 3. 다양한 활용성: 다양한 시계열 데이터 분석 및 예측에 적용 가능하며, 자연어 처리 등 다양한 ..

ARIMA(AutoRegressive Integrated Moving Average) 모델은 시계열 데이터를 분석하고 예측하는 데 사용되는 통계적 모델 중 하나입니다. ARIMA 모델은 시계열 데이터의 자기상관 구조를 나타내기 위해 자기회귀(AR) 및 이동평균(MA) 구성 요소를 사용하며, 시간에 따른 추세나 계절성을 처리하기 위해 차분(Integrated)을 사용합니다. 장점 1. 간단하고 유연한 모델: ARIMA 모델은 비교적 간단한 모델이지만, 시계열 데이터의 추세, 계절성, 자기상관 등을 효과적으로 모델링할 수 있습니다. 2. 시계열 데이터의 추세를 고려: ARIMA 모델은 차분 과정을 통해 시계열 데이터의 추세를 고려할 수 있어, 추세가 있는 데이터에 대해서도 잘 작동합니다. 3. 많은 온라인 ..

이번에는 신경망에서 사용되는 주요 활성화 함수에 대해 알아보겠습니다. 활성화 함수는 신경망의 각 뉴런에서 입력을 받아 출력을 생성하는 데 사용되며, 모델에 비선형성을 부여하여 다양한 패턴을 학습할 수 있게 합니다. 활성화 함수의 역할 활성화 함수는 신경망의 뉴런이 입력을 받아 출력을 생성할 때 비선형성을 부여하는 역할을 합니다. 이 비선형성은 신경망이 다양한 복잡한 함수를 학습하고 표현할 수 있도록 도와줍니다. 주요 활성화 함수에는 다음과 같은 것들이 있습니다. 1. 시그모이드 함수 (Sigmoid Function) 시그모이드 함수는 0과 1 사이의 출력값을 갖는 S 모양의 곡선 함수입니다. 주로 이진 분류 문제에서 출력층에 사용됩니다. import numpy as np import matplotlib...

머신 러닝과 딥러닝에서 핵심 최적화 알고리즘 중 하나인 경사하강법에 대해 알아보겠습니다. 경사하강법은 모델의 비용 함수를 최소화하는 가중치(Weight)와 편향(Bias)을 찾기 위한 핵심 방법 중 하나입니다. 경사하강법이란? 경사하강법은 모델을 학습시키기 위해 가중치와 편향을 조정하는 최적화 알고리즘 중 하나입니다. 모델이 예측한 값과 실제 값 사이의 오차를 나타내는 비용 함수를 최소화하기 위해 사용됩니다. 경사하강법의 기본 아이디어 경사하강법은 다음과 같은 기본 아이디어를 가지고 있습니다: 1.초기화: 모델의 가중치와 편향을 초기값으로 설정합니다. 2.예측: 주어진 입력에 대해 모델을 사용하여 예측값을 계산합니다. 3.비용 함수: 예측값과 실제값의 차이를 나타내는 비용 함수를 정의합니다. 4.경사 계..