Scientific Computing & Data Science

Written by Geol Choi | Sep. 30, 2017 이번 포스팅은 교차검증에 대한 간단한 개념만 설명합니다.개요머신러닝 모델을 설계하다보면 설계에 필요한 파라미터들이 있습니다. 즉, 모델의 동작을 위해 결정되어야 할 파라미터들인데 이 파라미터들에 의해 모델 성능이 크게 영향을 받는 경우가 많습니다. 이렇게 머신러닝 모델을 설계하기 위해 필요한 파라미터들을 Hyperparameters라고 합니다. 사실 Hyperparameters를 정하는 것은 여간 까다로운 일이 아닙니다. 왜냐하면 정해야 할 파라미터가 1~2개라면 큰 문제가 없겠지만 파라미터가 1개씩 추가될 때마다 검증의 복잡도는 기하급수적으로 증가하기 때문입니다. 게다가 각 Hyperparameter에 대하여 범위를 어떻게 정해야 하며 ..

본 포스팅에서는 머신러닝과 관련 핵심용어에 대한 설명을 하도록 한다.1. 머신러닝 (Machine Learning; ML)Mitchell에 따르면, ML은 "경험에 의해 자동으로 개선되는 컴퓨터 프로그램을 어떻게 구현할 것인가"와 관련이 깊다. ML은 자연적으로 여러 분야에 걸쳐있으며, 컴퓨터 과학, 통계, 인공지능 및 기타 분야의 다양한 기술을 도입한다. ML 연구의 주요 성과물은 경험으로부터 자동 개선을 가능하게 하는 알고리즘, 컴퓨터 비전, 인공지능, 데이터 마이닝(Data Mining)과 같은 분야 적용할 수 있는 알고리즘 등이다.2. 분류 (Classification)분류는 데이터를 정해진 카테고리에 지정하는 모델을 구축하는 것과 관련이 깊다. 이 모델들은 알고리즘이 학습할 수 있도록 미리 라벨..