Allen's 데이터 맛집

머신러닝에서 모델을 개발할 때, 편향(Bias)과 분산(Variance)의 개념을 이해하고 이들 사이의 균형을 찾는 것은 성공적인 모델링의 핵심입니다. 이 글에서는 편향과 분산의 정의, 그리고 이들이 머신러닝 모델 성능에 미치는 영향에 대해 알아보겠습니다. 편향(Bias)이란? 편향은 모델이 학습 데이터에 있는 실제 관계를 얼마나 잘 파악하지 못하는지를 나타내는 지표입니다. 고정관념이나 사전 가정으로 인해 발생하는 오류로, 편향이 높은 모델은 실제 데이터의 복잡성을 과소평가하여 과대적합을 할 위험이 있습니다. 즉, 편향이 높으면 학습 데이터에 대해 과소적합(underfitting)될 가능성이 높아집니다. 분산(Variance)이란? 분산은 모델이 학습 데이터의 작은 변동에 대해 얼마나 민감하게 반응하는지..

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..