머신러닝3 머신러닝 모델 평가 방법 – 정확도와 성능 비교 예측 정확도만 보면 안 되는 이유, 성능 비교 기준을 알아보자오늘날 수많은 산업과 분야에서 머신러닝 기술이 핵심으로 떠오르면서, 각종 모델들의 성능을 정확하게 평가하는 일의 중요성도 함께 커지고 있습니다. 많은 분들이 처음 머신러닝을 접할 때 가장 먼저 떠올리는 지표는 바로 ‘정확도(Accuracy)’입니다. 하지만 정확도만으로 모든 모델의 실질적인 예측력을 평가하기에는 여러 한계점이 존재합니다. 특히 불균형 데이터셋에서는 정확도가 높게 나왔더라도 실제 모델의 성능은 매우 낮을 수 있기 때문에, 다양한 평가 지표를 함께 고려하는 것이 필수적입니다. 오늘은 머신러닝 모델을 분석하고 비교할 때 자주 사용하는 주요 평가 방법들을 이해하기 쉽게 정리해드리겠습니다. F1 스코어, 정밀도(Precision), 재현.. 2025. 3. 22. Machine Learning 모델 성능 향상 방법 – 데이터 클렌징의 중요성 데이터 품질이 모델 성능에 미치는 영향머신러닝 모델의 정확도와 신뢰성을 높이기 위해 가장 중요한 요소 중 하나가 바로 데이터 클렌징입니다. 많은 연구에서 데이터의 품질이 모델 성능에 직접적인 영향을 미친다는 점이 강조되고 있습니다. 데이터가 깨끗하지 않으면, 모델이 잘못된 학습을 하게 되어 예측력이 떨어지고, 일반화 성능이 저하될 수 있습니다. 따라서, 데이터 클렌징은 단순한 전처리가 아니라 모델의 성능을 극대화하는 핵심 과정이라고 할 수 있습니다. 오늘은 머신러닝 모델 성능을 향상하는 데이터 클렌징 방법에 대해 자세히 알아보겠습니다.데이터 클렌징머신러닝 모델의 성능을 높이기 위해 필수적인 과정데이터 품질모델의 예측력과 일반화 성능에 중요한 요소머신러닝 모델의 성능을 향상 하기 위해서는 데이터 클렌징이 .. 2025. 3. 18. AI 알고리즘의 발전 – Machine Learning 모델의 진화 과정 머신러닝의 과거와 현재, 그리고 미래를 살펴보다안녕하세요, 여러분! 오늘은 AI 알고리즘의 발전에 대해 깊이 알아보려고 합니다. 머신러닝은 이제 우리 삶에 깊숙이 들어와 있으며, 이제는 일상생활에서 없어서는 안 될 기술이 되었습니다. 하지만, 머신러닝의 발전 과정이 어떻게 이루어졌는지 정확히 알고 계신가요? 이 글에서는 머신러닝의 초기 모델에서부터 최신 딥러닝 기술까지의 발전 과정을 자세히 설명드리겠습니다. 또한, 머신러닝의 성공 비결과 앞으로의 방향성까지 심도 있게 다룰 예정이니 끝까지 집중해 주세요. 과연 머신러닝이 우리 삶에 어떤 변화를 가져오고 있을까요? 지금부터 그 여정을 함께 떠나보겠습니다.머신러닝의 정의데이터로부터 학습하고 결과를 예측하는 AI 기술딥러닝의 핵심인공신경망을 통해 복잡한 패턴 .. 2025. 3. 16. 이전 1 다음
