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llama 사용하기llama의 코드를 단순하게 실행시키면, 아래와 같은 에러를 만날 수 있습니다. Your request to access model meta-llama/Llama-2-7b-hf is awaiting a review from the repo authors.이를 해결하기 위해서는 huggingface에서 access-token을 받아야 합니다.먼저, 저기에서 언급하고 있는 링크로 들어가봅시다. https://huggingface.co/meta-llama/Llama-2-7b-hf meta-llama/Llama-2-7b-hf · Hugging FaceThe information you provide will be collected, stored, processed and shared in ac..

머신러닝 모델의 성능 평가 및 하이퍼파라미터 튜닝 완벽 가이드머신러닝 모델을 개발할 때 가장 중요한 과정 중 하나가 모델의 성능을 평가하고 최적화하는 것입니다. 모델의 성능을 정확하게 측정해야 개선할 방향을 찾을 수 있으며, 적절한 하이퍼파라미터 튜닝(Hyperparameter Tuning)을 통해 최상의 성능을 얻을 수 있습니다.이번 글에서는 머신러닝 모델의 성능 평가 방법과 하이퍼파라미터 튜닝 전략에 대해 자세히 알아보겠습니다. 🚀1. 머신러닝 모델 성능 평가 방법모델의 성능을 평가하는 방법은 문제의 유형에 따라 다릅니다. 주요 평가 지표를 살펴보겠습니다.🔹 1.1 분류(Classification) 모델 성능 평가 지표분류 문제에서는 정확도(Accuracy)뿐만 아니라, 모델의 예측 오류를 더 세..

머신러닝 모델 개발 과정 - 모델 선택 및 학습머신러닝 모델을 개발하는 과정에서 적절한 모델을 선택하고 학습하는 것은 매우 중요한 단계입니다. 문제의 특성에 따라 최적의 모델을 선택해야 하며, 효과적인 학습을 통해 성능을 극대화할 수 있습니다.이번 글에서는 머신러닝 모델을 선택하는 방법과 학습 과정에 대해 설명하겠습니다. 🚀1. 머신러닝 모델 선택 방법모델을 선택할 때는 문제의 유형과 데이터의 특성을 고려해야 합니다. 일반적으로 다음과 같은 기준을 적용할 수 있습니다.🔹 1.1 지도 학습(Supervised Learning) 모델 선택지도 학습에서는 입력(X)과 정답(Y)이 주어진 상태에서 학습을 진행합니다. 지도 학습은 크게 분류(Classification)와 회귀(Regression)로 나눌 수 ..

머신러닝 모델의 성능을 높이기 위해서는 좋은 데이터를 사용하는 것이 중요합니다. 하지만 데이터가 많다고 해서 무조건 성능이 좋아지는 것은 아닙니다. 오히려 불필요한 특징(feature)이 많아지면 모델의 복잡성이 증가하고, 성능이 저하될 수 있습니다. 이를 해결하기 위해 사용하는 기법이 바로 Feature Selection(특징 선택)입니다.1. Feature Selection이란?Feature Selection은 모델의 예측 성능을 높이고 학습 속도를 개선하기 위해 불필요하거나 관련성이 낮은 특징을 제거하는 과정입니다.✅ Feature Selection의 필요성과적합(Overfitting) 방지: 불필요한 특징이 많으면 모델이 노이즈를 학습할 가능성이 증가학습 속도 개선: 적은 특징을 사용하면 연산량이..

머신러닝 모델의 성능은 주어진 데이터의 품질에 크게 좌우됩니다. 따라서 데이터 수집과 전처리는 모델 개발 과정에서 가장 중요한 단계 중 하나입니다. 이번 글에서는 머신러닝을 위한 데이터 수집 및 전처리 과정에 대해 자세히 알아보겠습니다.1. 데이터 수집(Data Collection)데이터 수집은 머신러닝 모델을 훈련하기 위해 필요한 데이터를 확보하는 과정입니다. 데이터는 다양한 출처에서 얻을 수 있으며, 다음과 같은 방법들이 일반적으로 사용됩니다.📌 데이터 수집 방법공개 데이터셋 활용Kaggle (https://www.kaggle.com)UCI Machine Learning Repository (https://archive.ics.uci.edu/ml)Google Dataset Search (https:..

1. KNN이란?K-최근접 이웃(K-Nearest Neighbors, KNN)은 지도 학습(Supervised Learning) 알고리즘 중 하나로, 분류(Classification)와 회귀(Regression) 문제를 해결하는 데 사용됩니다. KNN은 새로운 데이터 포인트가 주어졌을 때, 가장 가까운 K개의 이웃을 참고하여 클래스를 결정하는 방식으로 작동합니다.2. KNN의 작동 원리KNN은 훈련 데이터로부터 명시적인 모델을 학습하지 않고, 단순히 거리 기반 비교(distance-based comparison) 를 수행하여 예측하는 비모수(non-parametric) 알고리즘입니다.새로운 데이터 포인트가 주어지면,기존 데이터와의 거리를 계산합니다.가장 가까운 K개의 이웃을 선택합니다.이웃들의 클래스를 ..

1. SVM이란?서포트 벡터 머신(Support Vector Machine, SVM)은 지도 학습(Supervised Learning) 알고리즘 중 하나로, 분류(Classification)와 회귀(Regression) 문제를 해결하는 데 사용됩니다. 특히, 고차원 데이터에서도 효과적인 성능을 발휘하며, 작은 데이터셋에서도 강력한 일반화 성능을 보이는 것이 특징입니다.2. SVM의 작동 원리SVM의 핵심 아이디어는 마진(Margin) 을 최대화하는 최적의 초평면(Hyperplane)을 찾는 것입니다.초평면(Hyperplane): 데이터 포인트를 두 개 이상의 클래스로 나누는 결정 경계서포트 벡터(Support Vector): 초평면과 가장 가까운 데이터 포인트들로, 결정 경계를 형성하는 데 중요한 역할을..

랜덤 포레스트(Random Forest)는 앙상블 학습(Ensemble Learning) 알고리즘으로, 여러 개의 의사결정나무(Decision Tree)를 결합하여 예측을 수행하는 방식입니다. 각 트리는 데이터의 서브셋을 학습하고, 최종 예측은 여러 트리들의 예측을 다수결(Voting) 또는 평균화하여 도출됩니다. 랜덤 포레스트는 단일 의사결정나무의 과적합(Overfitting) 문제를 해결하고, 예측 성능을 크게 향상시킬 수 있는 매우 강력한 모델입니다.랜덤 포레스트는 분류(Classification)와 회귀(Regression) 문제에 모두 적용 가능하며, 데이터의 노이즈와 복잡한 관계를 효과적으로 처리할 수 있습니다. 이 알고리즘은 높은 정확도와 안정성 덕분에 다양한 분야에서 널리 사용되고 있습니다..