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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..

의사결정나무(Decision Tree)는 머신러닝에서 널리 사용되는 강력한 알고리즘 중 하나입니다. 직관적이고 해석이 쉬운 모델로, 분류와 회귀 문제를 모두 해결할 수 있는 유연성을 제공합니다. 의사결정나무는 데이터에 대해 일련의 질문을 던져가며 데이터를 분할하고, 이를 통해 예측을 수행합니다. 이번 글에서는 의사결정나무의 작동 원리, 장점과 단점, 그리고 실제 활용 사례를 다루어보겠습니다.1. 의사결정나무란?1.1 의사결정나무의 기본 개념의사결정나무는 주어진 데이터를 기반으로 질문을 통해 데이터를 분할하고, 그 분할을 반복하여 최종적인 예측을 수행하는 알고리즘입니다. 트리 구조에서 각 노드(Node)는 질문을 나타내고, 각 분기(Branch)는 그 질문의 답을 기반으로 데이터가 분리되는 과정을 나타냅니..

Hugging Face의 transformers 라이브러리는 다양한 사전 학습된 모델을 쉽게 불러오고 사용할 수 있도록 Auto 클래스를 제공합니다.AutoConfig, AutoTokenizer, AutoModel, AutoModelForCausalLM 등의 클래스는 특정 모델을 자동으로 불러오는 역할을 합니다. 클래스 명역할AutoConfig모델의 설정 및 하이퍼파라미터 로드AutoTokenizer모델에 맞는 토크나이저 로드AutoModel기본 Transformer 모델 로드AutoModelForCausalLM텍스트 생성 모델(GPT 계열) 로드이러한 Auto 클래스를 활용하면 특정 모델에 종속되지 않고 다양한 모델을 손쉽게 변경하여 실험할 수 있습니다. 🚀1. AutoConfigAutoConfig는..

Transformer 구조 개요Transformer는 자연어 처리(NLP) 및 다양한 인공지능(AI) 분야에서 널리 사용되는 딥러닝 모델로, Google의 연구팀이 2017년 논문 Attention is All You Need에서 처음 제안했습니다. 기존의 순환신경망(RNN)이나 CNN 기반 모델과 달리 Self-Attention 메커니즘을 활용하여 문장 내 단어 간의 관계를 효과적으로 학습할 수 있습니다.1. Transformer의 기본 구조Transformer는 크게 인코더(Encoder)와 디코더(Decoder) 두 부분으로 구성됩니다.인코더(Encoder): 입력 문장을 받아 문맥 정보를 포함한 벡터로 변환디코더(Decoder): 인코더의 출력을 받아서 최종적으로 문장을 생성각각 여러 개의 레이어..

머신러닝에서 선형 회귀(Linear Regression)는 가장 기본적이고 중요한 알고리즘 중 하나입니다. 이 알고리즘은 주어진 데이터를 기반으로 두 변수 간의 관계를 추정하고, 이를 통해 예측을 수행하는 데 사용됩니다. 선형 회귀는 주로 회귀 문제(Regression Problem)에서 사용되며, 예측할 수 있는 연속적인 값이 있을 때 매우 유용합니다. 이번 글에서는 선형 회귀의 개념, 작동 원리, 장점과 단점, 그리고 실제 활용 사례에 대해 자세히 알아보겠습니다.1. 선형 회귀란?선형 회귀는 입력 변수(독립 변수)와 출력 변수(종속 변수) 사이의 선형 관계를 모델링하는 회귀 분석 기법입니다. 선형 회귀는 입력 변수들의 가중치를 최적화하여, 출력 변수의 값을 예측합니다. 주어진 데이터에 적합한 직선을 ..

정보 검색(Information Retrieval, IR)은 사용자가 필요로 하는 정보를 대량의 데이터에서 효과적으로 찾아주는 기술입니다. 이는 검색 엔진, 문서 검색, 추천 시스템 등 다양한 분야에서 활용됩니다.1. 정보 검색의 정의정보 검색은 비정형 데이터(텍스트, 이미지, 오디오 등)에서 사용자의 질의(Query)와 관련된 정보를 찾아 제공하는 기술입니다. 일반적으로 웹 검색, 도서관 카탈로그, 기업 데이터베이스 등의 문서 검색에 많이 사용됩니다.2. 정보 검색의 과정정보 검색 시스템은 다음과 같은 주요 단계를 거칩니다.문서 수집(Document Collection)웹 크롤러나 데이터베이스를 통해 검색할 문서를 수집합니다.색인(Indexing)수집된 문서에서 중요한 키워드를 추출하고, 역색인(Inv..

1. 개요Locality Sensitive Hashing(LSH)은 유사한 데이터를 높은 확률로 같은 해시 버킷에 매핑하여 최근접 이웃(Nearest Neighbor) 검색을 효율적으로 수행하는 기법입니다. 특히 고차원 데이터에서 브루트 포스 방식(모든 데이터와 거리 계산)보다 훨씬 빠른 검색이 가능하여 이미지 검색, 추천 시스템, 생물정보학 등의 분야에서 널리 활용됩니다.2. 전통적인 해싱과 LSH의 차이점일반적인 해싱(Hashing)은 서로 다른 입력 값에 대해 균등하게 해시 값을 배정하여 충돌을 최소화하는 것이 목적입니다. 그러나 LSH는 정반대로, 유사한 데이터는 같은 해시 값으로 매핑될 확률이 높고, 비슷하지 않은 데이터는 다른 해시 값으로 매핑될 확률이 높도록 설계됩니다. 전통적 해싱LSH목적..

머신러닝을 처음 접하는 사람들에게는 다양한 용어들이 헷갈릴 수 있습니다. 특히, 모델, 데이터셋, 학습, 검증과 같은 기본적인 개념들은 머신러닝을 이해하는 데 매우 중요한 요소들입니다. 이 글에서는 머신러닝의 핵심 용어들을 정리하고, 각 용어의 의미와 역할을 명확히 설명하겠습니다.1. 모델 (Model)1.1 모델이란?머신러닝에서 모델은 주어진 데이터로부터 패턴을 학습하여 예측을 수행하는 알고리즘을 의미합니다. 모델은 데이터로 학습을 진행한 후, 새로운 데이터에 대해 예측을 할 수 있게 됩니다. 머신러닝 모델은 학습을 통해 특정 작업을 수행할 수 있도록 구성됩니다.예를 들어, 스팸 메일 분류기를 만들고자 한다면, 스팸 메일을 분류할 수 있도록 학습된 모델이 필요합니다. 이 모델은 이메일의 텍스트, 발신자..