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데이터의 균형을 맞추는 다양한 방법   오늘은 SMOTE와 관련 불균형 데이터 처리 기법들에 대해 알아보자.오늘의 배움불균형 데이터셋의 이해와 문제점SMOTE 및 관련 샘플링 기법의 종류와 특징파이썬을 활용한 다양한 샘플링 기법 실제 적용 방법1. 불균형 데이터 처리 기법정의: 한쪽 클래스의 데이터가 다른 클래스에 비해 현저히 적은 불균형 데이터셋을 처리하는 다양한 방법론이다.핵심 개념 한 줄 설명: 데이터의 분포를 조정하여 각 클래스 간의 균형을 맞추는 기법들이다.특징:오버샘플링, 언더샘플링, 앙상블 기법 등 다양한 접근 방식 존재각 기법별로 고유한 장단점과 적용 상황이 있음데이터의 특성에 따라 적절한 기법 선택 필요필요성:편향된 학습 방지소수 클래스에 대한 예측 성능 향상모델의 일반화 능력 개선[핵심..

AI를 더 똑똑하게 만드는 방법   오늘은 모델 성능 고도화 방법에 대해 알아보자.오늘의 배움모델 성능 평가 방법데이터 전처리와 특징 공학모델 최적화 기법 1. 모델 성능 평가정의: AI 모델의 성능을 향상시키기 위해 다양한 기법을 적용하는 과정핵심 개념 한 줄 설명: 운동선수의 실력을 향상시키기 위해 다양한 훈련 방법을 사용하는 것과 비슷하다방식:Hold-Out Validation: 데이터셋을 학습/검증/테스트로 나누어 모델을 평가Cross-Validation: 여러 개의 데이터 조각을 활용하여 반복적으로 모델을 평가Bootstrap Sampling: 데이터 샘플링을 반복적으로 수행하여 모델의 신뢰구간을 측정특징:데이터 품질 개선모델 구조 최적화학습 방법 개선학습 곡선과 검증 곡선을 분석하여 과적합이나..

AI의 성적표 만들기   오늘은 모델 검증 방법에 대해 알아보자.오늘의 배움교차 검증의 개념과 방법다양한 평가 지표의 이해회귀와 분류 모델의 성능 평가 방법1. 모델 검증정의: AI 모델이 얼마나 잘 작동하는지 다양한 방법으로 평가하는 과정핵심 개념 한 줄 설명: AI의 성적표를 만드는 과정으로, 다양한 시험 문제를 통해 실력을 검증하는 것과 비슷하다특징:여러 가지 평가 지표를 사용데이터를 나눠서 반복 평가실제 환경에서의 성능을 예측[핵심 공식]- 정확도 = (올바른 예측) / (전체 예측) - 정밀도 = TP / (TP + FP) - 재현율 = TP / (TP + FN) - F1 Score = 2 × (정밀도 × 재현율) / (정밀도 + 재현율)실제 예시로 이해하기[일상적인 예시] 학교 성적 평가 시스..

AI도 공부를 너무 열심히 하면 안 좋다   오늘은 과적합 해결에 대해 알아보자.오늘의 배움과적합의 개념과 발생 원인과적합 해결을 위한 다양한 기법들실제 코드 구현 방법1. 과적합정의: 머신러닝 모델이 학습 데이터를 너무 완벽하게 외워버려서 실제 상황에서는 성능이 떨어지는 현상핵심 개념 한 줄 설명: 시험 문제집만 달달 외워서 실전에서 응용문제를 못 푸는 현상과 비슷하다특징:학습 데이터에서는 매우 높은 성능을 보임새로운 데이터에서는 성능이 크게 저하됨모델이 너무 복잡하거나 학습 데이터가 부족할 때 주로 발생해결하기 위한 대표적인 기법: 배치 정규화(Batch Normalization), 드롭아웃(Dropout), 하이퍼파라미터 최적화(Hyperparameter Optimization)가 있다.[핵심 공식..

모델의 학습 성능을 결정짓는 핵심 요소   오늘은 딥러닝 최적 모델학습- 최적화 함수에 대해 알아보자.  오늘의 배움최적화 함수의 개념과 필요성주요 최적화 함수의 종류와 특징각 최적화 함수의 장단점과 실제 적용 1. 최적화 함수정의: 딥러닝 모델의 손실을 최소화하기 위해 가중치를 조정하는 방법핵심 개념 한 줄 설명: 마치 등산을 할 때 정상으로 가는 최적의 경로를 찾는 것처럼, 모델이 가장 좋은 성능을 내는 가중치 값을 찾아가는 방법이다.특징:모델의 학습 속도, 일반화 성능, 수렴 안정성에 직접적인 영향을 미친다다양한 방식으로 가중치를 업데이트한다각각의 장단점이 뚜렷하다대표적인 최적화 함수로 확률적 경사 하강법(SGD), 모멘텀, AdaGrad, RMSprop, Adam 등핵심 공식: 기본 가중치 업데이..

각 개념을 한 줄로 설명해보자.   오늘은 한 눈에 개념을 정리해보자.오늘의 배움퍼셉트론, 활성화함수, 다차원 배열의 계산, 출력층 설계, 손실함수, 수치미분,기울기,오차역전파법1. 인공신경망에 대해 중간점검퍼셉트론 (Perceptron)인간 뇌의 신경망을 모방한 가장 기본적인 학습 단위입력값을 받아 가중치를 곱하고 결과를 출력하는 최소 단위 계산 모델마치 복잡한 레고 조각들을 조합해 큰 작품을 만드는 것과 비슷함예시: 커피 맛 평가 (온도, 원두, 로스팅 강도)공식: output = sum(inputs * weights) + biasdef perceptron(inputs, weights, bias): return sum(x*w for x,w in zip(inputs, weights)) + bias..

인공지능의 학습 비밀   오늘은 오차역전파법에 대해 알아보자.  오늘의 배움오차역전파법의 기본 개념과 필요성순전파와 역전파의 동작 과정국소적 계산과 연쇄법칙의 활용기울기 검증 방법1. 오차역전파법정의: 신경망에서 발생한 오차를 역으로 전파하면서 가중치를 조정하는 학습 알고리즘이다.핵심 개념 한 줄 설명: 출력값과 목표값의 차이(오차)를 뒤에서부터 앞으로 전달하면서 각 가중치를 수정하는 방법이다.특징:순방향으로 계산 후 역방향으로 오차를 전파한다. (은닉층으로)각 층에서 독립적으로 계산이 가능하다연쇄법칙을 사용해 기울기를 효율적으로 계산한다핵심 개념순전파(Forward Propagation): 입력 데이터가 신경망을 거쳐 출력을 생성오차 계산(Loss Calculation): 예측값과 실제값의 차이를 계산..

최적의 가중치를 찾아가는 여정   오늘은 기울기에 대해 알아보자.  오늘의 배움경사 하강법의 원리와 구현신경망에서의 기울기 문제기울기 소실/폭발 문제와 해결방법1. 기울기와 경사 하강법 정의: 손실 함수의 기울기를 이용해 최적의 가중치를 찾아가는 최적화 방법핵심 개념 한 줄 설명: 산을 내려갈 때처럼 가장 가파른 방향으로 내려가면서 최저점을 찾는 방법특징:직관적이고 구현이 비교적 간단하다학습률 설정이 중요하다지역 최저점에 빠질 수 있다[핵심 공식]- 경사하강법: w = w - lr * ∇f(w) - 기울기 클리핑: clip(gradient, -threshold, threshold) - 배치 정규화: y = γ * ((x - μ)/σ) + β📚 실제 예시로 이해하기[일상적인 예시] 등산객이 안개 낀 산에..

컴퓨터로 구현하는 미분의 세계   오늘은 수치미분에 대해 알아보자.  오늘의 배움수치 미분의 개념과 구현 방법수치 미분의 한계점 이해편미분과 기울기 벡터의 활용1. 수치 미분정의: 함수의 변화량을 근사적으로 계산하는 수치적 방법(근사값)핵심 개념 한 줄 설명: 아주 작은 구간에서의 함수 변화량을 계산하여 미분값을 추정하는 방법특징:구현이 간단하다근사값을 제공한다계산 속도가 비교적 느리다[핵심 공식]- 중앙 차분 공식: f'(x) ≈ (f(x+h) - f(x-h))/(2h) - 편미분 공식: ∂f/∂x = lim(h→0) [f(x+h,y) - f(x-h,y)]/(2h) - 기울기 벡터: ∇f(x,y) = (∂f/∂x, ∂f/∂y) def numerical_diff(f, x, h=1e-4): retur..

당신의 취향을 분석하는 AI   오늘은 추천 시스템에 대해 알아보자.오늘의 배움추천 시스템의 기본 개념과 종류각 추천 시스템의 작동 원리실제 서비스에서의 적용 사례1. 추천 시스템정의: 사용자의 선호도와 행동 패턴을 분석하여 관심을 가질만한 항목을 제안하는 시스템핵심 개념 한 줄 설명: 사용자 데이터를 기반으로 개인화된 추천을 제공하는 AI 시스템 특징:개인화된 서비스 제공사용자 경험 향상서비스 참여도 증가[핵심 공식]- 코사인 유사도 = A·B / (||A|| ||B||) - 피어슨 상관계수 = cov(X,Y) / (σx σy) - 유클리드 거리 = √Σ(xi - yi)² 📚 실제 예시로 이해하기[일상적인 예시] 음악 추천 시스템:콘텐츠 기반: "방탄소년단을 좋아하니 비슷한 K-pop 그룹을 추천합니..