AI 공유 서클

그리드 검색은 머신러닝에서 최적의 하이퍼파라미터 조합을 체계적으로 찾기 위한 자동화된 방법입니다. 이 방법은 각 하이퍼파라미터에 대한 후보 값의 범위를 미리 정의하고 가능한 모든 파라미터 조합을 소진하여 모델을 하나씩 학습시키고 성능을 평가하여 최종적으로 가장 성능이 좋은 하이퍼파라미터를 선택합니다.

랜덤 검색(RS)은 파라미터 공간에서 후보 지점을 무작위로 샘플링하여 최적의 구성을 찾는 초모수적 최적화 방법입니다.

데이터 증강(DA)은 새로운 데이터를 인위적으로 생성하여 학습 데이터 세트를 보강하는 기술적 접근 방식입니다.

나이브 베이즈 알고리즘은 베이즈 정리에 기반한 지도 학습 알고리즘입니다. "나이브 베이즈는 베이즈 정리를 기반으로 하며 특징들이 조건부로 서로 독립적이라고 가정합니다. 가정을 단순화하면 계산 복잡성이 크게 줄어들고 실제 애플리케이션에서 알고리즘을 효율적으로 사용할 수 있습니다.

K-평균 클러스터링(K-평균 클러스터링)은 고전적인 비지도 머신 러닝 알고리즘입니다. 주로 데이터 집합을 K개의 분리된 클러스터로 나누는 데 사용됩니다. 이 알고리즘의 목표는 각 데이터 포인트가 가장 가까운 클러스터 중심에 해당하는 클러스터에 속하도록 N개의 데이터 포인트를 K개의 클러스터에 할당하는 것입니다.

피드포워드 신경망(FNN)은 가장 기본적이고 널리 사용되는 인공 신경망 모델입니다. 핵심 기능은 네트워크의 연결이 루프나 피드백 경로를 형성하지 않으며 입력 계층에서 출력 계층으로 정보가 엄격하게 단방향으로 흐른다는 것입니다.

가장 가까운 이웃(K-Nearest Neighbors)은 분류 및 회귀 작업에 사용할 수 있는 인스턴스 기반 지도 학습 알고리즘입니다.

격자 구조로 데이터를 처리하도록 특별히 설계된 인공 신경망인 컨볼루션 신경망(CNN)은 이미지 및 동영상 분석 분야에서 탁월한 성능을 발휘해 왔습니다.

교차 검증은 머신 러닝에서 모델의 일반화 능력을 평가하는 핵심 방법으로, 기본 아이디어는 원본 데이터를 학습 세트와 테스트 세트로 나누고 서로 다른 데이터 하위 집합으로 학습과 검증을 순환하여 보다 신뢰할 수 있는 성능 추정치를 얻는 것입니다. 이 접근 방식은 ...

랜덤 포레스트는 여러 개의 의사 결정 트리를 구성하고 그 예측을 결합하여 머신 러닝 작업을 수행하는 통합 학습 알고리즘입니다. 이 알고리즘은 각 트리에 대한 풋백을 사용하여 원본 데이터 세트에서 여러 개의 샘플 하위 집합을 무작위로 추출하는 부트스트랩 집계 아이디어를 기반으로 합니다.