Dev47 [머신러닝 기초] 결정 트리(Decision Tree): 질문으로 자라는 나무 결정 트리(Decision Tree)는 사람의 질문 방식처럼 조건에 따라 데이터를 분할하며 결과를 예측하거나 분류하는 머신러닝 알고리즘입니다. 예를 들어 “나이 결정 트리는 머신러닝 초심자부터 실무자까지 반드시 이해해야 할 기본 모델입니다.👉 더 다양한 머신러닝 알고리즘이 궁금하다면 아래 글도 확인해보세요:[머신러닝] Decision Tree – 나무를 타는 기계학습 2025. 7. 19. [머신러닝 기초] Recurrent Neural Network(RNN) 이해하기 – 기억하는 신경망의 시작 RNN(Recurrent Neural Network)은 시간 순서에 따라 변화하는 데이터를 처리하는 데 특화된 딥러닝 모델입니다. 일반적인 신경망과 달리, RNN은 은닉 상태(hidden state)를 통해 과거 정보를 기억하며 다음 단계 처리에 활용합니다. 이러한 구조 덕분에 자연어 처리, 음성 인식, 시계열 예측 등에서 문맥이나 순서를 고려한 분석이 가능해졌습니다. 하지만 RNN은 장기 의존성 문제(오래된 정보의 소실)로 인해 기울기 소실/폭발 문제가 발생할 수 있습니다. 이를 해결하기 위해 LSTM(Long Short-Term Memory)과 GRU(Gated Recurrent Unit) 같은 개선형 구조가 개발되었습니다. 본 글에서는 RNN의 기본 개념부터 구조, 한계점, 파이토치 구현 예시, 주.. 2025. 7. 18. 🧠 문맥을 이해하는 예측 모델, CRF CRF(Conditional Random Field)는 문맥 정보를 활용하여 시퀀스 전체의 라벨을 예측하는 조건부 확률 모델입니다. 기존의 로지스틱 회귀나 HMM이 단어별 독립적인 판단을 한다면, CRF는 시퀀스 간의 상호작용, 특히 인접 단어 간 관계를 반영하여 보다 정밀한 예측이 가능합니다.예를 들어, "은"이라는 조사는 명사 뒤에 자주 나오므로, 이전 단어가 명사일 가능성이 높다는 조건 하에서 품사를 예측할 수 있습니다. 이를 수식으로는 시퀀스 전체의 조건부 확률 P(Y|X)로 표현하며, 특징 함수와 가중치를 기반으로 softmax를 통해 확률을 산출합니다.실제로는 sklearn-crfsuite 같은 파이썬 라이브러리를 통해 구현할 수 있으며, 품사 태깅(POS), 개체명 인식(NER), 생물정보학.. 2025. 7. 18. Hidden Markov Model(HMM) Hidden Markov Model(HMM)은 시간이 흐름에 따라 변화하는 데이터를 분석할 때 효과적인 머신러닝 모델입니다. 핵심 아이디어는 보이지 않는(숨겨진) 상태를 관측 가능한 데이터만으로 추론하는 것입니다. 예를 들어, 음성 인식, 품사 태깅, 유전자 분석, 웹 행동 분석 등 시간의 흐름이 있는 상황에서 HMM은 매우 유용합니다.이 모델은 다음과 같은 요소로 구성됩니다:상태(state)와 관측값(observation)상태 전이 확률, 관측 확률, 초기 상태 분포HMM은 세 가지 대표적인 알고리즘을 통해 활용됩니다:Forward 알고리즘(전체 확률 계산)Viterbi 알고리즘(가장 가능성 높은 상태 경로 추론)Baum-Welch 알고리즘(HMM 학습)hmmlearn을 활용한 간단한 Python 실습.. 2025. 7. 18. Naive Bayes Classifier – 단순하지만 강력한 확률 기반 분류기 Naive Bayes(나이브 베이즈)는 머신러닝에서 가장 단순하면서도 빠르게 쓸 수 있는 분류 알고리즘입니다. 조건부 확률을 기반으로 하며, 각 특성이 독립이라는 가정을 전제로 합니다. 이 때문에 "Naive(순진한)"이라는 이름이 붙었지만, 텍스트 분류, 스팸 필터링, 의료 진단 등 다양한 분야에서 놀라운 성능을 보여줍니다.✅ 핵심 아이디어베이즈 정리를 활용해 입력 데이터가 특정 클래스에 속할 확률을 계산합니다.모든 특성이 서로 독립적이라고 가정하여 계산을 단순화합니다.🔍 수식으로 표현하면:클래스 Cₖ에 대해 입력 x = (x₁, x₂, ..., xₙ)이 주어졌을 때→ P(Cₖ | x) 가 가장 높은 클래스를 선택합니다.🧪 주요 종류종류용도Gaussian Naive Bayes연속형 데이터 (정규분포.. 2025. 7. 18. [머신러닝] Support Vector Machine (SVM) SVM(Support Vector Machine)은 데이터를 가장 잘 구분하는 초평면을 찾는 고전적 머신러닝 알고리즘으로, 수학적으로 우아하면서도 실용적인 분류 성능을 자랑합니다. 최대 마진을 확보해 일반화 성능을 높이며, 커널 트릭을 활용해 비선형 분류도 가능합니다. 수식 기반의 설명과 함께 scikit-learn을 활용한 실습 코드, 주요 파라미터 해설, 그리고 실제 적용 분야까지 정리했습니다. 딥러닝 시대에도 여전히 빛나는 SVM의 원리와 응용을 한눈에 살펴보세요. [SVM 완전 정복] 최대 마진으로 직선을 그리는 머신러닝 모델, SVM을 수식과 예제로 쉽고 깊게 소개합니다. 2025. 7. 18. 이전 1 2 3 4 ··· 8 다음