빅데이터분석기사

과적합 (overfitting)

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과적합은 머신러닝에서 학습용데이터를 과하게 학습하여, 실제데이터를 예측하지 못하는 현상을 말합니다. 인공지능(AI)의 학습 방법은 우리가 시험공부를 하는 과정과 아주 비슷합니다. 이 점을 생각하시면 ‘과적합’이 무엇인지 쉽게 이해하실 수 있습니다. 1. 한 … Read more

크롤링(crawling)과 스크래핑(scraping) 차이

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크롤링(crawling)과 스크래핑(scraping)은 웹 데이터를 수집할 때 자주 사용되는 기술이지만, 크롤링은 웹사이트 탐식 및 수집, 스크래핑은 특정 데이터만 추출하는 방식으로 목적과 작동 방식에 차이가 있습니다. 아래에 개념과 차이를 정리해 드리겠습니다. 1. … Read more

LangChain

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1. LangChain 개요 LangChain은 LLM (Large Language Model) 기반 애플리케이션을 더욱 강력하고 유연하게 만들기 위한 프레임워크입니다. OpenAI, Hugging Face 등의 다양한 LLM을 쉽게 연결하고, 체인(Chain) 형태로 구성하여 복잡한 기능을 수행할 … Read more

클라우드 네이티브(Cloud Native)

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클라우드 네이티브(Cloud Native)는 클라우드 환경에서 애플리케이션을 구축하고 운영하는 방식을 의미합니다. 기존 온프레미스 방식과는 달리, 클라우드 네이티브는 컨테이너화(Containerization), 마이크로서비스(Microservices), 오케스트레이션(Orchestration), 데브옵스(DevOps), 지속적 통합 및 배포(CI/CD) 등의 개념을 기반으로 합니다. 🔹 클라우드 … Read more

RAG(Retrieval-Augmented Generation)

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RAG(Retrieval-Augmented Generation)는 OpenAI와 같은 LLM (Large Language Model)이 정보를 생성할 때 외부 데이터베이스에서 관련 정보를 검색(Retrieve)하고 이를 기반으로 답변을 생성(Generate)하는 방식의 모델입니다. 즉, 검색 결과를 바탕으로 답변을 생성해주는 AI라 보시면 … Read more

K-Fold Cross Validation

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K-Fold Cross Validation(K-겹 교차 검증)은 머신러닝 모델의 성능을 평가하는데 사용되는 중요한 기법입니다. 일반적인 데이터셋을 훈련 데이터와 테스트 데이터로 단순 분할하는 방식보다 더 신뢰성 높은 성능 평가를 제공합니다. 1. K-Fold Cross … Read more

엘라스틱넷 (Elastic Net)

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엘라스틱넷(Elastic Net) 회귀는 릿지 회귀(Ridge)와 라쏘 회귀(Lasso)의 장점을 결합한 모델입니다.즉, L1 정규화(라쏘)와 L2 정규화(릿지)를 동시에 적용하여 변수 선택과 가중치 축소를 함께 수행합니다. 1. 엘라스틱넷의 핵심 개념 2. 엘라스틱넷 회귀 수식 … Read more

라쏘 회귀(Lasso Regression)

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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) 기능을 제공하는 것이 특징입니다. 1. 라쏘 회귀의 핵심 개념 라쏘 … Read more

릿지(Ridge)

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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 위해 가중치(Weight)에 패널티를 추가하는 방법입니다. 1. 릿지 회귀(Ridge Regression)란? 2. … Read more

차원 축소(Dimensionality Reduction)

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차원 축소(Dimensionality Reduction)는 고차원의 데이터를 저차원의 공간으로 변환하는 기법입니다. 이는 데이터의 중요한 정보를 최대한 유지하면서 불필요한 정보(노이즈)를 제거하고, 계산 효율성을 높이며, 데이터 시각화와 모델 성능 향상에 기여합니다. 1. 차원 축소의 … Read more