Allen's 데이터 맛집

머신러닝에서 다층 퍼셉트론(Multilayer Perceptron, MLP)은 특히 중요한 기술입니다. 이 인공 신경망은 기본적인 퍼셉트론의 한계를 넘어서는 강력한 학습 능력을 제공합니다. 이미지출처 : https://velog.io/@sansa0722/%EB%8B%A4%EC%B8%B5-%ED%8D%BC%EC%85%89%ED%8A%B8%EB%A1%A0-%EA%B5%AC%EC%A1%B0-%EB%B3%B5%EC%8A%B5%ED%95%98%EA%B8%B0 다층 퍼셉트론(Multilayer Perceptron)의 기본다층 퍼셉트론은 입력층, 하나 이상의 은닉층, 그리고 출력층으로 구성된 전방향 신경망입니다. 각 층은 여러 뉴런(또는 노드)으로 구성되며, 뉴런들은 가중치를 통해 서로 연결되어 있습니다. MLP는 ..

머신러닝 모델을 개발하고 평가할 때, 편향(Bias)과 분산(Variance)의 개념은 모델의 성능을 이해하고 최적화하는 데 있어 핵심적인 역할을 합니다. 이 글에서는 Bias-Variance Trade-off의 개념, 이의 중요성, 그리고 이 균형을 맞추기 위한 전략에 대해 알아보겠습니다. Bias와 Variance란? - 편향(Bias): 편향은 모델이 학습 데이터에 대해 과소적합되어 있는 상태를 의미합니다. 편향이 높은 모델은 학습 데이터의 패턴을 충분히 학습하지 못해, 새로운 데이터에 대한 예측이 정확하지 않을 수 있습니다. - 분산(Variance): 분산은 모델이 학습 데이터에 대해 과적합되어 있는 상태를 나타냅니다. 분산이 높은 모델은 학습 데이터의 노이즈까지 학습하여, 새로운 데이터에 대해..

머신러닝 모델을 개발할 때 모델의 성능을 평가하고 비교하는 것은 필수적입니다. 향상도 차트(Lift Chart)는 분류 모델의 예측 성능을 시각적으로 평가하는 유용한 도구입니다. 이 글에서는 향상도 차트의 개념, 작성 방법, 그리고 실제 비즈니스 응용 사례를 통해 이 차트가 어떻게 활용될 수 있는지 살펴보겠습니다. 향상도 차트(Lift Chart)란? 향상도 차트는 모델의 예측 결과를 바탕으로 대상을 순위화하고, 이를 실제 결과와 비교하여 모델의 성능을 평가하는 차트입니다. 특히, 모델이 무작위 추측(random guessing)에 비해 얼마나 더 나은 성능을 보이는지, 즉 '향상도(Lift)'를 시각적으로 나타냅니다. 향상도 차트 작성 방법 1. 데이터 순위화: 모델에 의해 예측된 확률 또는 점수에 따..

통계학에서 베이즈 정리는 매우 중요한 역할을 합니다. 이 글에서는 베이즈 정리의 기본 개념, 중요성, 그리고 실제 적용 사례를 통해 이 강력한 이론을 알아보겠습니다. 베이즈 정리란? 베이즈 정리는 조건부 확률을 계산하는 공식으로, 어떤 사건의 발생 확률이 다른 사건의 발생에 따라 어떻게 변화하는지를 나타냅니다. 이는 18세기 영국의 수학자 토마스 베이즈의 이름을 따서 명명되었습니다. 중요성 베이즈 정리는 불확실성 하에서 의사결정을 하는 데 있어 중요한 도구입니다. 특히, 새로운 정보가 주어졌을 때 이전에 믿었던 것을 어떻게 업데이트할지를 알려줍니다. 이는 예측, 분류, 의사결정 문제 등 다양한 분야에서 응용됩니다. 실제 적용 사례 - 스팸 필터링: 이메일이 스팸일 확률을 계산하여, 스팸과 정상 이메일을 ..