머신러닝

머신러닝 알고리즘, 모델 평가, 실전 적용을 다룬 글.

머신러닝 알고리즘, 모델 평가, 실전 적용을 다룬 글.

25 posts · 아카이브에서 필터로 보기

[머신러닝] 로지스틱 회귀 모델 (Logistic Regression)

1. 개요 안녕하세요! 이번 글에서는 머신러닝의 주요 개념인 로지스틱 회귀(Logistic Regression) 모델과 오즈 비(Odds Ratio)에 대해서 쉽게 정리해보았습니다. 친구에게 제대로 멋지게 설명하고 싶었는데, 뭔가 다시 한번 정리가 필요할 것 같더라고요 ㅎㅎ ^^7 로지스틱 회귀 모델은 범주형 데이터를 예측할 때 사용하는 통계...

머신러닝 개념정리 수학

Posted by Euisuk's Dev Log on March 7, 2025

Unlearning : 머신러닝 모델도 '잊을 수 있다'

딥러닝과 머신러닝은 오늘날 다양한 분야에서 놀라운 성과를 거두고 있습니다. 하지만 모델이 학습한 정보 중 불필요하거나 민감한 정보를 삭제해야 하는 상황도 발생합니다. 예를 들어, 개인정보 보호 규정에 따라 모델이 특정 사용자의 데이터를 삭제해야 하거나, 학습 과정에서 발생한 편향(Bias)을 교정해야 할 수 있습니다. 이러한 필요를 충족...

머신러닝 딥러닝 개념정리 IT지식

Posted by Euisuk's Dev Log on November 3, 2024

[CS294] Deep Unsupervised Learning: Introduction

다음은 아래 “Berkeley CS294 강의”에 대한 요약 및 필기 내용을 정리한 것입니다. 틀린 내용이 있다면 댓글 부탁드립니다 🙌 Course : CS294-158 SP24 Deep Unsupervised Learning Instructor: Pieter Abbeel Lecture # : L1. Introduction 본 강의는...

비지도학습 강의노트 딥러닝 머신러닝

Posted by Euisuk's Dev Log on August 14, 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

[NLP] 1. Introduction to Text Analytics

Introduction to Text Analytics Text Analytics는 문서(text)와 같은 비정형 데이터를 분석하여 그 속에 포함된 의미 있는 정보를 추출하는 과정을 의미합니다. 이는 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP) 기술을 활용하여 다양한 형태의 텍스트 데이터를 처리하고 분석함으로써 ...

NLP 강의노트 머신러닝

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

Prophet을 활용한 시계열 예측🔭

Prophet 소개 Facebook Prophet은 시계열 데이터의 예측을 위해 Facebook에서 개발한 오픈소스 라이브러리입니다. Prophet은 자동화된 이상 탐지 및 계절성 분석을 지원하며, 특히 비즈니스 예측(예: 매출, 사용자 수, 웹 트래픽 등)에 유용합니다. 링크: https://facebook.github.io/prophe...

시계열 머신러닝 Python Visualization

Posted by Euisuk's Dev Log on July 12, 2024

[개념정리] 시계열 인과관계 분석: Granger Causality

안녕하세요😊 지난 번 포스트에서 “인과관계와 상관관계의 개념”(링크)에 대해서 살펴보았는데요. 오늘은 시계열 분석의 핵심 개념 중 하나인 ‘그랜저 인과관계(Granger causality)’에 대해 알아보고, 이를 실제 데이터에 적용해보는 시간을 가져보겠습니다. 실습에 사용할 데이터는 Kaggle 데이터 중 하나인 Advertising Sales ...

시계열 개념정리 Python 머신러닝

Posted by Euisuk's Dev Log on July 6, 2024

[개념정리] 빈도주의(Frequentist) vs 베이지안(Bayesian)

Bayesian 확률과 Frequentist 확률 안녕하세요!🙌 오늘은 통계학의 두 가지 주요 접근법인 Bayesian 확률과 Frequentist 확률에 대해 자세히 알아보겠습니다. 이 개념들은 머신러닝과 딥러닝에서 중요한 역할을 하므로, 깊이 있는 이해가 필요합니다. 0. 확률 (Probability) 개념 확률은 불확실한 사건의 발생 가능성...

수학 개념정리 머신러닝

Posted by Euisuk's Dev Log on July 4, 2024

[트리] 트리 기반 ML 알고리즘

트리 기반 ML 알고리즘 트리 기반 머신러닝(ML) 알고리즘은 데이터의 특징을 기반으로 트리를 생성하여 예측(Regression) 또는 분류(Classification)를 수행하는 방법입니다. 이 알고리즘은 루트 노드에서 시작하여 내부 노드에서 데이터를 분할하고, 리프 노드에서 최종 예측값을 산출합니다. 트리 기반 알고리즘은 데이터의 구조를 시각적으...

머신러닝 개념정리 Python

Posted by Euisuk's Dev Log on June 24, 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

[이탐] 앙상블 기반 이상탐지 알고리즘

앙상블 기반 이상탐지 앙상블 기반 알고리즘은 여러 개의 의사결정 기반 모델을 조합하여 이상치를 탐지합니다. 이 방법은 일반적으로 높은 정확도를 제공합니다. Isolation Forest 링크: https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.ensemble.IsolationForest....

이상탐지 머신러닝 비지도학습 Python

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

[이탐] 밀도 기반 이상탐지 알고리즘

밀도 기반 이상탐지 밀도 기반 알고리즘은 데이터 포인트 간의 지역적 밀도를 기반으로 이상치를 탐지합니다. 이러한 알고리즘은 데이터 분포가 불균일한 경우에도 잘 작동할 수 있습니다. DBSCAN 링크: https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.cluster.DBSCAN.html ...

이상탐지 머신러닝 비지도학습 Python

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

[이탐] 내가 보려고 정리한 ML 이상탐지

이상탐지 이상탐지는 데이터셋에서 정상적인 패턴에서 벗어난 데이터 포인트를 식별하는 과정입니다. 이러한 이상치는 데이터의 분포나 특성에서 눈에 띄게 다른 점들을 나타내며, 종종 오류, 사기, 결함 등의 문제를 나타낼 수 있습니다. 따라서 이상탐지는 데이터 분석, 품질 관리, 보안 등 다양한 분야에서 중요한 역할을 합니다. 이상탐지 방법론에 따른 ...

이상탐지 머신러닝 비지도학습 개념정리

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

[이탐] 결정 경계 기반 이상탐지 알고리즘

결정 경계 기반 이상탐지 결정 경계 기반 알고리즘은 데이터의 분포를 학습하여 명확한 경계를 형성하고, 이 경계를 벗어나는 점들을 이상치로 간주합니다. OCSVM (One-Class SVM) 링크: https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.svm.OneClassSVM.html ...

이상탐지 머신러닝 비지도학습 Python

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

[이탐] 거리 기반 이상탐지 알고리즘

거리 기반 알고리즘 거리 기반 알고리즘은 데이터 포인트 간의 거리를 기반으로 이상치를 탐지합니다. 데이터 포인트가 다른 포인트와의 거리가 멀다면 이상치로 간주됩니다. K-Means Clustering 기반 이상탐지 링크: https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.cluster.K...

이상탐지 머신러닝 비지도학습 Python

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

[개념] MLOps vs AIOps

MLOps란 무엇인가? MLOps는 기계 학습(ML) 시스템의 개발과 배포를 통합하는 프레임워크입니다. 이는 ML 모델을 지속적으로 생산에 투입하기 위해 표준화하고 간소화하는 역할을 합니다. MLOps의 주요 단계는 다음과 같습니다: 데이터 추출: 다양한 출처에서 데이터 통합 탐색적 데이터 분석: 데이터의 기본 속성 이해 데이터 준비:...

IT지식 개념정리 머신러닝

Posted by Euisuk's Dev Log on January 22, 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] 이상 탐지 개요 및 밀도 기반 이상치탐지

본 포스트는 고려대학교 강필성 교수님의 강의를 수강 후 정리를 한 것입니다. 작성 및 설명의 편의를 위해 아래 포스트는 반말로 작성한 점 양해부탁드립니다. Abnormal Data란 Anomaly Data는 다음과 같이 Hawkins와 Harmeling에 의해 정의된다. Observations that deviate so much f...

이상탐지 머신러닝 개념정리 강의노트 비지도학습

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

[머신러닝] 거리•군집•서포트벡터 기반 이상탐지 기법

본 포스트는 고려대학교 강필성 교수님의 강의를 수강 후 정리를 한 것입니다. 작성 및 설명의 편의를 위해 아래 포스트는 반말로 작성한 점 양해부탁드립니다. 거리 기반 이상치탐지 K-Nearest Neighbor-based Anomaly Detection 각 데이터에 대한 Anomaly Score를 K개의 근접 이웃까지의 거리를 이용하여 계산...

이상탐지 머신러닝 개념정리 강의노트 비지도학습

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

[머신러닝][시계열] AR, MA, ARMA, ARIMA의 모든 것 - 실습편

본 포스팅은 실제 데이터를 활용한 시계열 분석의 전반적인 프로세스 과정을 담고 있습니다. 분석 팁이나 피드백은 언제나 환영입니다!! 🙇‍♂️ 분석의 순서는 아래와 같습니다. 해당 분석은 앞에서 다룬 시계열 개념을 기반으로 분석을 수행한 것이므로 개념을 찾아보고 싶다면 제 이전 포스트에서 확인하실 수 있습니다. 참고 데이터 선정 및 전처리 ...

시계열 머신러닝 Python

Posted by Euisuk's Dev Log on October 9, 2021

[머신러닝][시계열] AR, MA, ARMA, ARIMA의 모든 것 - 개념편

오늘은 머신러닝 시계열에서 가장 많이 쓰이는 AR, MA, ARMA, ARIMA에 대해 정리해보는 시간을 가지려고 합니다. 해당 포스트는 고려대학교 김성범 교수님의 강의를 바탕으로 제작되었습니다. 목차 정상 프로세스와 비정상 프로세스 Autoregressive (AR) Models Moving Average (MA) Models A...

시계열 머신러닝 강의노트 개념정리

Posted by Euisuk's Dev Log on October 9, 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

[딥러닝][개념정리] Inductive Bias란?

Inductive Bias Overview Inductive Bias란 무엇일까요? 최근 논문들을 보면 그냥 Bias도 아니고 Inductive Bias라는 말이 자주 나오는 것을 확인할 수 있는데요! 오늘은 해당 개념에 대해 정리해보는 시간을 가지려고 합니다. 공부하면서 작성한 글이므로 틀린 개념이 있다면 언제든 피드백 환영합니다. Bias(편...

개념정리 딥러닝 머신러닝

Posted by Euisuk's Dev Log on June 6, 2021