라쏘 회귀(Lasso Regression)는 선형 회귀(Linear Regression)에 L1 정규화(Regularization)를 추가한 모델입니다.라쏘(Lasso)는 Least Absolute Shrinkage and Selection Operator의 약자로, 변수 선택(Feature Selection)…
릿지(Ridge)는 머신러닝과 통계에서 사용되는 릿지 회귀(Ridge Regression) 또는 릿지 정규화(Ridge Regularization) 를 의미합니다. 이는 선형 회귀(Linear Regression)의 일종으로, 과적합(Overfitting)을 방지하기…
차원 축소(Dimensionality Reduction)는 고차원의 데이터를 저차원의 공간으로 변환하는 기법입니다. 이는 데이터의 중요한 정보를 최대한 유지하면서 불필요한 정보(노이즈)를 제거하고, 계산 효율성을…
1. XAI(설명 가능한 인공지능)란? XAI(eXplainable AI, 설명 가능한 인공지능)는 인공지능 모델이 내린 결과와 의사결정 과정을 사람이 이해할 수 있도록 설명할…
Scikit-learn은 파이썬에서 머신러닝을 위한 대표적인 라이브러리로, 다양한 머신러닝 알고리즘을 간편하게 활용할 수 있도록 지원합니다. 1. 특징 간편한 사용: 직관적인 API…
1. 머클 트리(Merkle Tree)란? 머클 트리(Merkle Tree)는 해시 트리(Hash Tree)의 일종으로, 대량의 데이터를 트리 구조로 해시 값을 저장하여 데이터 무결성을…
🔹 BERT란? BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)는✅ Google이 개발한 최신 자연어 처리(NLP) 모델이에요. ✅ 문장의 앞뒤를 모두 참고하는 "양방향(Bidirectional)" 모델!…
🔹 LSTM이란? LSTM(Long Short-Term Memory, 장기 기억 신경망)은 RNN의 한 종류로,기억력이 짧은 RNN의 단점을 개선한 모델이에요! ✅ RNN은 연속된 데이터를…
🔹 RNN(순환 신경망, Recurrent Neural Network)이란? RNN은 시퀀스 데이터(시간에 따라 변하는 데이터)를 처리하는 인공 신경망입니다.✅ 기존의 신경망과 달리, 이전 단계의…
CNN(합성곱 신경망, Convolutional Neural Network)은 이미지나 영상 데이터를 처리하는 데 특화된 딥러닝 알고리즘입니다. 인간의 시각 시스템을 모방하여 패턴을 자동으로 학습하며,…