K-Fold Cross Validation(K-겹 교차 검증)은 머신러닝 모델의 성능을 평가하는데 사용되는 중요한 기법입니다. 일반적인 데이터셋을 훈련 데이터와 테스트 데이터로 단순 분할하는…
1. PCA란? PCA(Principal Component Analysis)는 데이터의 차원을 축소하면서도 데이터의 분산을 최대한 보존하는 기법입니다. 즉, 고차원 데이터를 저차원으로 변환하여 주요 정보만…
1. 개요 로지스틱 회귀(Logistic Regression)는 종속 변수가 범주형(categorical)일 때 사용하는 지도 학습(Supervised Learning) 알고리즘입니다. 특히 이진 분류(Binary Classification) 문제에서 널리…
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…
🔹 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…
Hugging Face는 자연어 처리(NLP) 및 머신러닝 모델을 위한 오픈소스 플랫폼이자 AI 커뮤니티입니다. 주로 트랜스포머(Transformers) 라이브러리로 유명하며, BERT, GPT, T5, LLaMA…
📌 1. False Rejection Rate(FRR)란? False Rejection Rate (FRR, 오인 거부율)은 정상적인 사용자가 인증을 시도했을 때, 시스템이 이를 잘못 거부하는…
📌 TF-IDF (Term Frequency - Inverse Document Frequency)란? TF-IDF는 문서 내 단어의 중요도를 평가하는 대표적인 방법입니다. 특정 단어가 문서에서 얼마나…
📌 코사인 유사도 (Cosine Similarity) 코사인 유사도는 두 벡터 간의 각도를 기반으로 두 값이 얼마나 비슷한지 유사도를 측정하는 방법입니다. 값의…