데이터로 보는 세상
홈으로
데이터로 보는 세상
데이터 분석, 머신러닝, AI 활용기
데
데이터사이언티스트
게시글 100
구독자 0
조회 0
로그인 후 구독
전체글
Python
머신러닝
데이터분석
SQL
시각화
AI활용
모델 생성
딥러닝 모델의 성능 향상에 있어 다양한 기법들이 사용되고 있습니다. 그중에서도 배치 정규화(Batch Normalization, BN)는 모델의 안정성과 학습 속도를 크게 향상시키는 기법으로 널리 사용되고 있습니다. 이번 글에서는 배치 정규화의 내부 작동 원리를 살펴보고, 이를 통해 딥러닝 모델의 성능을 어떻게 개선할 수 있는지에 대해 알아보겠습니다. #
작은 샘플
데이터 분석에서 통계적 유의미성을 스스로 떨어뜨리는 방법에는 여러 가지가 있습니다. 잘못된 접근은 결과를 왜곡하고, 잘못된 결론을 도출하게 할 수 있습니다. 이번 글에서는 통계적 유의미성을 저하시킬 수 있는 몇 가지 방법을 살펴보고, 각 방법이 어떤 문제를 일으키는지 이해해 보겠습니다. ### 1. 데이터 샘플 크기 조정 샘플 크기를 적절히 조정하지 않으
대용량 데이터 생성
대용량 데이터 처리 시 Pandas 성능 최적화 기법 Pandas는 Python에서 데이터 분석을 할 때 많이 사용되는 라이브러리로, 데이터 처리와 조작을 쉽게 할 수 있는 강력한 도구입니다. 그러나 대용량 데이터셋을 다룰 때는 성능 문제가 발생할 수 있습니다. 이 글에서는 Pandas를 사용하여 대용량 데이터를 처리할 때 성능을 최적화하는 몇 가지 기법
사전 학습된 모델 불러오기 (여기서는 VGG16을 사용)
머신러닝 분야에서 Transfer Learning과 Fine-tuning은 모델 학습의 효율성을 극대화하는 두 가지 주요 전략입니다. 이 두 접근 방법은 특히 데이터가 부족한 상황에서 매우 유용합니다. 그렇다면 Transfer Learning과 Fine-tuning의 차이점은 무엇이며, 어떤 상황에서 각각을 선택해야 할까요? 이 글에서는 이에 대한 깊이 있
예시 데이터 로드
데이터 분석과 머신러닝의 발전과 함께, 우리는 다양한 데이터셋을 다루어야 합니다. 그러나 많은 현실 세계의 데이터셋은 클래스 간의 불균형 문제를 안고 있습니다. 이러한 불균형 데이터셋에서는 모델 성능의 저하가 발생할 수 있으며, 이는 예측의 신뢰성을 떨어뜨리는 주요 요인입니다. 본 글에서는 불균형 데이터셋에서 성능 저하를 해결하기 위한 리샘플링 기법에 대해
딥러닝 모델 성능 향상을 위한 하이퍼파라미터 튜닝 경험담
딥러닝 모델을 개발하면서 성능 향상을 위한 여러 가지 방법을 시도해봤습니다. 그 중에서도 하이퍼파라미터 튜닝은 모델의 성능을 극대화하는 데 중요한 역할을 하며, 이를 통해 얻은 경험담을 공유하고자 합니다. ## 하이퍼파라미터란? 하이퍼파라미터는 모델의 학습 과정에서 설정해야 하는 변수들로, 모델의 구조나 학습 방법에 따라 다릅니다. 일반적으로 조정해야
파일 열기
데이터의 양이 기하급수적으로 증가하면서 대규모 데이터 처리의 중요성이 날로 커지고 있습니다. 특히 이 과정에서 메모리 사용 최적화는 시스템 성능을 극대화하는 데 필수적인 요소입니다. 이번 포스트에서는 대규모 데이터 처리에서 메모리 사용을 최적화하는 몇 가지 기술과 그 적용 방법에 대해 살펴보겠습니다. ## 1. 메모리 매핑을 통한 데이터 처리 메모리 매
DataFrame에서 '이름' 열 선택
Pandas는 데이터 분석에 있어 가장 널리 사용되는 라이브러리 중 하나입니다. 그러나 사용자가 자주 저지르는 오류들이 존재하며, 이러한 오류들은 데이터 분석의 결과에 심각한 영향을 미칠 수 있습니다. 이번 포스트에서는 Pandas에서 자주 발생하는 오류와 이를 피하는 법에 대해 알아보겠습니다. ### 1. DataFrame과 Series의 차이 Pan
데이터 파이프라인 최적화를 위한 현업 경험담
데이터 파이프라인은 현대 데이터 중심 비즈니스에서 필수적인 요소입니다. 많은 기업들이 데이터 파이프라인을 통해 비즈니스 인사이트를 얻고, 의사 결정을 지원하고 있습니다. 하지만, 최적화되지 않은 데이터 파이프라인은 성능 저하와 비용 증가를 초래할 수 있습니다. 오늘은 현업에서의 경험을 바탕으로 데이터 파이프라인 최적화에 대한 몇 가지 실용적인 조언을 공유하
예시 데이터프레임 생성
데이터 분석과 머신러닝의 세계에서는 데이터 전처리와 모델 선택이 모두 중요한 요소로 작용합니다. 하지만 종종 머신러닝 커뮤니티에서는 "모델 선택이 데이터 전처리보다 더 중요하다"는 편견이 퍼져 있습니다. 오늘은 이 편견의 배경과 실제적인 고려사항에 대해 살펴보겠습니다. ## 데이터 전처리의 중요성 데이터 전처리는 머신러닝의 성공을 좌우하는 핵심 요소입니
«
1
…
3
4
5
6
7
…
10
»
