ㅁ Ensemble ㅇ 정의: 여러 개의 모델을 결합하여 예측 성능을 향상시키는 기법으로, 각 모델의 결과를 조합하여 최종 결정을 내리는 방법. ㅇ 특징: – 다양한 모델을 결합하여 단일 모델보다 일반화 성능을 높임. – 데이터 샘플링 방법에 따라 여러 종류의 Ensemble 기법이 존재. – 과적합을 방지하고 안정적인 예측 결과를 제공. ㅇ 적합한 경우: – 데이터가 불균형하거나 노이즈가
ㅁ 전이학습 ㅇ 정의: 기존에 학습된 모델을 새로운 도메인이나 데이터셋에 적응시키는 기법으로, 데이터 부족 문제를 해결하고 학습 속도를 향상시키는 데 사용된다. ㅇ 특징: – 기존 모델의 가중치를 활용하여 새로운 환경에 맞게 미세 조정 가능. – 데이터가 적거나 수집이 어려운 경우 유용. – 모델이 원래 학습된 도메인과 새로운 도메인의 차이가 클 경우 성능 저하 가능. ㅇ
ㅁ 전이학습 ㅇ 정의: 기존에 학습된 모델의 지식을 새로운 문제에 적용하여 학습 시간을 단축하거나 성능을 향상시키는 기법. ㅇ 특징: – 사전 학습된 모델의 가중치를 활용. – 데이터가 부족한 상황에서 유용. – 새로운 문제에 맞게 미세 조정(Fine-tuning) 가능. ㅇ 적합한 경우: – 데이터 수집이 어려운 경우. – 기존 문제와 유사한 도메인의 문제를 해결할 때. – 계산
ㅁ 전이학습 ㅇ 정의: 기존에 학습된 모델의 지식을 새로운 문제에 적용하여 학습 시간을 단축하고 성능을 향상시키는 기법. ㅇ 특징: – 기존 데이터셋과 유사한 데이터셋에서 효과적임. – 사전 학습된 모델의 품질에 따라 성능이 좌우됨. – 적은 데이터로도 높은 성능을 낼 수 있음. ㅇ 적합한 경우: – 소규모 데이터셋으로 학습해야 하는 경우. – 기존 문제와 유사한 새로운
ㅁ 신경망 구조 ㅇ 정의: 신경망 구조는 입력 데이터와 출력 데이터 간의 관계를 학습하기 위해 설계된 계층적 연결망이다. 이 구조는 데이터의 특성을 추출하고 패턴을 학습하는 데 사용된다. ㅇ 특징: – 계층 구조를 통해 데이터의 복잡한 특성을 학습 가능. – 다양한 문제에 맞게 구조를 변경할 수 있음. – 과적합 방지를 위해 정규화 기법이 자주 사용됨. ㅇ
ㅁ 신경망 구조 ㅇ 정의: 신경망 구조는 인공지능 모델에서 데이터를 처리하고 학습하는 데 사용되는 계층적 구조를 의미하며, 입력 데이터에서 출력 데이터를 생성하기 위한 계산 과정을 정의한다. ㅇ 특징: – 입력층, 은닉층, 출력층으로 구성됨. – 각 층은 뉴런으로 구성되며, 뉴런 간의 연결은 가중치로 표현됨. – 비선형 활성화 함수를 사용하여 복잡한 패턴을 학습 가능. ㅇ 적합한 경우:
ㅁ 신경망 구조 ㅇ 정의: 신경망 구조는 인공지능 모델의 성능과 효율성을 결정하는 데이터 처리 방식과 계층 구조를 의미하며, 다양한 응용 분야에 맞게 설계된다. ㅇ 특징: – 계층적 구조로 이루어져 있으며, 입력 데이터를 처리하고 학습하는 데 사용된다. – 다양한 유형(예: CNN, RNN, GAN 등)이 존재하며, 각 유형은 특정 작업에 적합하다. – 신경망 구조의 설계는 모델의 성능,
ㅁ 신경망 구조 ㅇ 정의: 신경망 구조는 인공 신경망의 계층, 노드, 연결 방식 등을 설계한 구조를 의미하며, 데이터 처리 및 학습 효율성을 결정짓는 중요한 요소이다. ㅇ 특징: – 입력 데이터의 특성에 따라 구조를 설계해야 함. – 각 계층은 입력을 받아 비선형 변환을 수행하고, 다음 계층으로 전달함. – 과적합 방지를 위해 정규화 기법이나 드롭아웃을 적용할 수
ㅁ 표형 데이터 증강 ㅇ 정의: 표형 데이터 증강은 표 형태의 데이터셋에서 데이터의 다양성을 인위적으로 증가시키는 기법을 말한다. 이는 모델의 일반화 성능을 높이고 과적합을 방지하기 위한 목적으로 사용된다. ㅇ 특징: – 데이터의 불균형 문제를 해결하는 데 주로 사용됨. – 원본 데이터의 구조를 유지하면서 변형을 가함. – 데이터의 양을 줄이거나 늘리는 다양한 방법을 포함. ㅇ 적합한
ㅁ 표형 데이터 증강 ㅇ 정의: 표형 데이터 증강은 표 형태로 정리된 데이터셋에서 데이터의 다양성을 증가시키기 위한 다양한 기술을 적용하는 과정을 의미함. ㅇ 특징: – 주로 정형 데이터에 대해 적용됨. – 데이터 불균형 문제를 해결하거나 모델의 일반화 성능을 높이기 위해 사용됨. – 데이터의 원본 특성을 유지하면서도 새로운 샘플을 생성하는 것이 중요함. ㅇ 적합한 경우: –