차원축소

PCA, t-SNE, UMAP 등 차원 축소 기법.

PCA, t-SNE, UMAP 등 차원 축소 기법.

상위 개념: 머신러닝

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[NLP] 5. 자연어 차원 축소(Dimension Reduction) 기법

차원 축소 (Dimensionality Reduction) 본 강의는 DSBA 강필성 교수님의 강의를 참조하여 작성되었습니다. 1. 차원 축소란 무엇인가? 차원 축소는 고차원의 데이터를 저차원의 데이터로 변환하는 기법입니다. 이를 통해 계산 효율성을 높이고, 데이터 분석 및 시각화를 용이하게 할 수 있습니다. 차원 축소는 다음 두 ...

차원축소 NLP 강의노트

Posted by Euisuk's Dev Log on January 28, 2025

[개념] 인공지능을 위한 선형대수 : 행렬편

1. 행렬(Matrix)의 정의 인공지능 및 기계 학습에서 행렬(matrix)은 데이터를 처리하고 표현하는 중요한 도구입니다. 행렬은 수를 직사각형 형태로 배열한 것으로, 데이터를 수학적으로 다루기 위해 필수적입니다. 행렬을 사용하면 대규모 데이터를 효율적으로 관리하고 계산할 수 있습니다. 예시: 우리가 이미 익숙한 데이터 테이블을 생각해봅시다....

수학 개념정리 차원축소

Posted by Euisuk's Dev Log on September 24, 2024

[NLP] 2. Steps of Text Analytics

Steps of Text Analytics 텍스트 분석은 비정형 텍스트 데이터를 구조화하고 유의미한 정보를 추출하기 위한 일련의 과정입니다. 해당 포스트에서는 텍스트 분석의 주요 단계를 순차적으로 소개하여, 각 단계에서 수행되는 작업과 그 중요성을 설명하겠습니다. ① STEP 1. 정의 및 데이터 수집(Define & Collect) ...

NLP 강의노트 머신러닝 차원축소

Posted by Euisuk's Dev Log on July 28, 2024

[이탐] 통계 기반 이상탐지 알고리즘

통계 기반 이상탐지 통계적 접근 방식을 사용하여 모델이 데이터의 ‘정상적인’ 행동을 학습하고 통계적으로 이례적인 행동을 보이는 데이터 포인트를 이상치로 식별합니다. GMM (Gaussian Mixture Models) 링크: https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.mixture...

이상탐지 머신러닝 차원축소 비지도학습 Python

Posted by Euisuk's Dev Log on May 14, 2024

[머신러닝][차원축소] 변수 추출법 - Multi-Dimensional Scaling (MDS)

본 포스트는 고려대학교 강필성 교수님의 강의를 수강 후 정리를 한 것입니다. 작성 및 설명의 편의를 위해 아래는 편하게 작성한 점 양해부탁드립니다. Dimensionality Reduction Supervised Variable Extraction 차원축소는, 모델링을 하기 위해 내가 가진 데이터의 정보를 최대한 보존하면서, 훨씬 더 compac...

차원축소 머신러닝 강의노트 수학

Posted by Euisuk's Dev Log on December 28, 2021

[머신러닝][차원축소] 변수 추출법 - Principal Component Analysis (PCA)

본 포스트는 고려대학교 강필성 교수님의 강의를 수강 후 정리를 한 것입니다. 작성 및 설명의 편의를 위해 아래는 편하게 작성한 점 양해부탁드립니다. Dimensionality Reduction Supervised Variable Extraction 차원축소는, 모델링을 하기 위해 내가 가진 데이터의 정보를 최대한 보존하면서, 훨씬 더 compa...

차원축소 머신러닝 수학 강의노트

Posted by Euisuk's Dev Log on September 21, 2021

[머신러닝][차원축소] 변수 선택법

본 포스트는 고려대학교 강필성 교수님의 강의를 수강 후 정리를 한 것입니다. 작성 및 설명의 편의를 위해 아래 포스트는 반말로 작성한 점 양해부탁드립니다. Dimensionality Reduction Curse of dimensionality 정의 이론적(theory)으로는 변수의 개수가 증가할 때 모델의 성능도 증가한다. 하지만, 현실...

차원축소 머신러닝 강의노트 개념정리

Posted by Euisuk's Dev Log on September 20, 2021

[Paper Review] Visualizing Data using t-SNE

선정 이유 오늘 리뷰/번역/구현할 논문은 Visualizing Data using t-SNE으로, 2008년에 Geoffrey Hinton이 저자인 논문입니다. t-SNE(t-Stochastic Nearest Neighbor)은 지금까지도 시각화를 하는 데 자주 사용되는 알고리즘입니다. 이는 고차원의 벡터로 표현되는 데이터 간의 neighbor st...

Paper Review 차원축소 Visualization 머신러닝 Python

Posted by Euisuk's Dev Log on September 8, 2021