Seven AI Workers

3.2.2 머신러닝 모델 학습과 평가 - Part4. 모델 평가 도구

🛠️ 모델 학습과 평가를 위한 도구 및 프레임워크머신러닝이나 딥러닝 모델을 직접 구현하려면 수학, 최적화, 미분 등 복잡한 요소를 모두 코딩해야 합니다.하지만 실전에서는 검증된 프레임워크와 라이브러리를 활용해 훨씬 더 효율적으로 작업할 수 있습니다.아래에서는 대표적인 3가지 도구인 Scikit-learn, TensorFlow (Keras), PyTorch를 중심으로 소개하겠습니다.​🧩 1. Scikit-learn: 고전적 머신러닝의 표준 라이브러리Scikit-learn (sklearn)은 선형회귀, 의사결정트리, SVM, 랜덤포레스트 등전통적인 머신러닝 알고리즘들을 손쉽게 사용할 수 있도록 만든 Python 라이브러리입니다.데이터 전처리, 학습, 예측, 평가까지 전 과정을 손쉽게 수행.fit() → ..

3.2.2 머신러닝 모델 학습과 평가 - Part3. 모델 평가

📊 모델 성능 평가 지표 (Evaluation Metrics)모델을 학습했다고 해서 끝난 것이 아닙니다!얼마나 잘 학습했는지, 얼마나 정확하게 예측하는지를 정량적으로 평가하는 것이 매우 중요합니다. 이것이 바로 모델 평가 지표입니다.​✅ 정확도 (Accuracy) : 가장 기본적인 평가 지표정확도 = 맞게 예측한 데이터수 / 전체 데이터수 📌 예시:모델이 100개의 메일 중 90개는 일반 메일로, 10개는 스팸이라고 예측했는데,90개 일반메일 중 80개가 진짜 일반메일리고, 10개 스팸 메일 중 8개가 진짜 스팸이면 정확도는 88%​🔎 주의할 점: 데이터가 불균형할 경우, 정확도는 오히려 오해를 불러올 수 있습니다.스팸 메일 분류기에서 전체 이메일의 95%가 일반 메일이라면,무조건 "일반 메일"이라..

3.2.2 머신러닝 모델 학습과 평가 - Part2. 모델 학습

머신러닝 모델은 데이터에서 최적의 정답을 맞히기 위해 수많은 수치(파라미터)를 학습합니다. 머신러닝 모델의 학습을 위한 기본 방법으로 경사하강법(Gradient Descent) 과 역전파(Backpropagation) 라는 두 개의 강력한 알고리즘이 있습니다. 하지만 실제 데이터와 복잡한 모델에서는 단순한 경사하강법만으로는 충분하지 않습니다. 그래서 더 빠르고 안정적으로 학습을 돕는 다양한 최적화 기법들이 개발되었습니다.🏔️ 경사하강법이란?경사하강법은 모델이 예측한 값과 실제 값의 차이(오차)를 줄이기 위해 모델 파라미터를 조금씩 수정하는 방법입니다.📌 핵심 개념손실 함수(Loss Function): 얼마나 틀렸는지를 수치로 나타냄예: 평균제곱오차(MSE), 교차 엔트로피 등파라미터(Parameter..

3.2.2 머신러닝 모델 학습과 평가 - Part1. 개요

🔍 개요​기계학습(Machine Learning, ML)에서 모델 학습(Model Training)과 모델 평가(Model Evaluation)는 핵심 단계입니다. 학습 단계에서는 알고리즘이 주어진 데이터를 바탕으로 내부 매개변수를 조정하여 오차를 줄이며, 예측이 가능한 모델을 만들어냅니다. 평가 단계에서는 학습한 모델을 보지 못한 새로운 데이터에 대해 다양한 정량적 지표를 이용해 성능을 측정합니다.이러한 과정은 고전적인 ML 모델(선형 회귀, 결정 트리 등)과 딥러닝 모델(CNN, RNN 등) 모두에 적용됩니다.학습 알고리즘(경사 하강법, 역전파), 최적화 기법(SGD, Adam 등), 평가 지표(정확도, 정밀도, 재현율, F1 점수), 검증 전략(train-test split, 교차 검증 등)을 잘..

3.2.1 머신러닝의 네 가지 주요 유형 이해하기

머신러닝(Machine Learning, ML)은 인공지능의 한 분야로, 컴퓨터가 명시적으로 프로그래밍되지 않아도 데이터를 통해 학습하고 시간이 지남에 따라 성능을 향상시키는 기술입니다. 머신러닝 알고리즘은 일반적으로 지도학습, 비지도학습, 준지도학습, 강화학습의 4가지 주요 유형으로 분류됩니다. 이 글에서는 각각의 정의, 핵심 개념, 대표 알고리즘, 그리고 금융, 헬스케어, 자연어 처리(NLP) 등 다양한 산업에서의 실제 적용 사례를 중심으로 자세히 살펴봅니다.​1. 지도학습(Supervised Learning) 📘🔹 정의지도학습은 가장 널리 사용되는 머신러닝 방법입니다. 이 학습 방식은 정답(label)이 주어진 데이터를 기반으로 모델을 학습시킵니다. 예를 들어, 이메일 데이터와 해당 이메일이 스..

✅ 최적해란 무엇인가요?최적화 문제에서는 특정 목표를 달성하기 위해 변수들을 조정합니다. 이때 가장 좋은 결과를 주는 변수들의 조합을 '최적해'라고 합니다.최적해(Optimal Solution): 목표 함수를 최대화하거나 최소화하는 변수들의 조합입니다.전역 최적해(Global Optimum): 모든 가능한 해 중에서 가장 좋은 해입니다.지역 최적해(Local Optimum): 일정 범위 내에서 가장 좋은 해지만, 전체 범위에서는 아닐 수 있습니다.🧩 볼록성(Convexity)이란?볼록성은 최적화 문제를 훨씬 쉽게 풀 수 있도록 도와주는 성질입니다. "볼록다(Convex)"는 것은 데이터 구조가 하나의 점을 더 이상 최적해 통하지 않고 오류에 걸려 서로 밀어지는 것을 말하며, 전형적인 최적해를 검색할 때..

최적화(Optimization)는 어떤 문제에서 가장 "좋은" 해를 찾는 수학적 과정입니다. 이 과정은 크게 세 가지 기본 구성 요소로 이루어집니다:1. 의사결정 변수 (Decision Variables)의사결정 변수는 우리가 조정하거나 선택할 수 있는 변수입니다. 문제를 해결하기 위해 어떤 값을 "결정"해야 하는 대상입니다. 예를 들어:공장 생산 계획 문제에서: 각 제품을 몇 개 생산할 것인가?회귀 분석에서: 회귀 계수를 어떤 값으로 설정할 것인가?인공지능 모델 학습에서: 가중치 파라미터를 어떤 값으로 설정할 것인가?의사결정 변수는 일반적으로 x, y, w, θ 등의 기호로 표현되며, 최적화 문제에서는 이 변수들의 값을 결정하는 것이 목표입니다.2. 목적 함수 (Objective Function)목적 ..

3. 머신러닝과 AI에서의 최적화 활용 🤖최적화는 머신러닝과 인공지능(AI) 전반에 걸쳐 핵심적인 역할을 합니다. 복잡한 문제를 수학적으로 모델링하고 해결하는 과정에서 다양한 최적화 기법이 사용됩니다. 여기에서는 대표적인 세 가지 영역 — 딥러닝 학습, 하이퍼파라미터 튜닝, 강화학습(RL) — 에서 최적화가 어떻게 활용되는지 살펴봅니다.3.1 딥러닝 학습에서의 최적화 🧠딥러닝은 수백만 개의 파라미터를 가진 신경망을 학습시키는 과정입니다. 이 과정은 다음과 같은 최적화 문제로 표현됩니다:목표 함수: 손실 함수 (예: 교차 엔트로피, MSE)최적화 변수: 가중치, 편향 등 신경망의 파라미터제약 조건: 일반적으로 없음 (하지만 정규화 기법은 간접적인 제약을 추가)이 손실 함수를 최소화하는 것이 학습의 본질..

1. 최적화란 무엇인가? 🤔최적화(Optimization)란 주어진 제약 조건 하에서 어떤 문제에 대해 ‘가장 좋은(best)’ 해답을 찾는 수학적 기법입니다.공식적으로는 의사결정 변수(우리가 조정할 수 있는 수치), 목적 함수(최대화 혹은 최소화하고자 하는 성능 지표), 그리고 제약 조건(허용 가능한 해를 제한하는 조건)으로 구성됩니다.예를 들어, 딥러닝 모델의 학습은 손실 함수를 최소화하는 비선형 최적화 문제이며, 생산 공정의 수익을 자원 제약 하에 최대화하는 문제는 선형 계획법 문제로 볼 수 있습니다.1.1 최적해와 볼록성 🔍전역 최적해(Global Optimum): 전체 가능한 해 중 목적 함수를 최적으로 만족하는 해지역 최적해(Local Optimum): 주변의 해보다 좋지만 전체 중에서는 ..

선형대수(Linear Algebra)는 벡터(vector), 행렬(matrix), 선형 변환(linear transformation)을 다루는 수학 분야로, 다차원 데이터를 표현하고 다루는 데 꼭 필요한 도구입니다. 인공지능(AI)에서는 이미지, 문장, 센서값 등 다양한 정보를 수치 벡터로 표현하고 이를 효율적으로 처리하기 위해 선형대수 지식이 필수입니다. 이 글에서는 선형대수의 핵심 개념들을 직관적으로 설명하고, 그것이 AI 시스템에서 어떻게 활용되는지 구체적인 예시와 함께 살펴보겠습니다.📌 1. 벡터와 벡터 공간(Vector & Vector Space)벡터는 크기와 방향을 가진 수학적 객체입니다. 예를 들어, 2차원 벡터 v= [x, y]는 가로(x)와 세로(y) 방향의 이동량을 나타내며, 공간 상..