파이썬으로 머신러닝 알고리즘의 성능을 향상시키기 위한 필수 팁
📌 머신러닝의 기본 이해머신러닝이란 간단히 말해, 기계가 데이터를 통해 학습하고 스스로 판단을 내리는 기술입니다. 예를 들어, 여러분이 강아지를 사랑한다면, 머신러닝 모델에게 강아지와 고양이의 이미지를 보여주고, 모델이 강아지를 알아보도록 가르칠 수 있습니다. 정말 매력적이지요? 여러분도 이런 경험 있으시죠? 하지만 여기에 그치지 않고, 파이썬으로 머신러닝 알고리즘의 성능을 향상시키기 위한 여러 방법을 알고 싶다면, 함께 알아봅시다. 일단, 머신러닝에는 감독학습, 비감독학습, 강화학습 등 여러 타입이 있습니다. 예를 들어, 감독학습에서 모델은 입력 데이터와 그에 따른 결과를 학습하여 새로운 입력에 대한 예측을 할 수 있게 됩니다. 비감독학습은 레이블이 없는 데이터를 활용하여 패턴을 찾는 방식이에요. 머..
2025. 5. 30.
파이썬으로 머신러닝 하이퍼파라미터 조정하기, 이렇게 쉽게
🛠️ 파이썬으로 머신러닝 하이퍼파라미터 조정하기: 기본 개념 이해하기여러분, 머신러닝을 하다 보면 하이퍼파라미터라는 단어를 자주 접하게 될 겁니다. 이 하이퍼파라미터는 모델의 성능을 좌우할 수 있는 매우 중요한 요소인데요, 쉽게 설명하자면, 그것은 요리의 비유를 통해 이해할 수 있습니다. 예를 들어, 케이크를 만들 때, 각 재료의 양이 다르면 결과물이 달라지듯이, 머신러닝에서도 하이퍼파라미터의 값을 조정하면 결과가 확연히 달라질 수 있습니다! 이런 관점에서, 파이썬으로 머신러닝 하이퍼파라미터 조정하기 Process에 대해 깊이 들어가 보겠습니다.먼저, 하이퍼파라미터란 모델을 훈련시키기 전에 설정해야 하는 값들을 의미합니다. 이 값들은 학습률, 배치 크기, 은닉층의 수 등 다양한 요소를 포함하죠. 이 모..
2025. 5. 29.
