블로그
26개 포스트
전체
백엔드/서버 (741)
유틸리티 (526)
웹/프론트엔드 (342)
DevOps/인프라 (334)
데이터분석 (54)
API설계 (53)
Kubernetes (50)
데이터베이스 (46)
UI/UX (43)
React (36)
HTML/CSS (31)
CI/CD (28)
AWS (28)
머신러닝 (26)
Docker (24)
보안 (18)
Vue (17)
JavaScript (13)
Node.js (12)
모니터링 (12)
📰 머신러닝
머신러닝
머신러닝 모델을 평가할 때, F1 Score는 매우 유용한 지표로 자리 잡고 있습니다. 하지만 과연 F1 Score가 모든 상황에서 최선의 선택인지에 대한 논의는 여전히 활발히 이루어지고 있습니다. 이번 글에서는 F1 Score의 의미, 장단점, 그리고 대안이 될 수 있는 평가 지표들에 대해 살펴보겠습니다. ## F1 Score란? F1 Score는 정
머신러닝
머신러닝 모델을 구축하는 과정은 매우 흥미롭고 도전적인 작업입니다. 하지만 모델을 평가하는 과정에서 많은 사람들이 저지르는 실수가 존재하며, 이를 통해 얻는 인사이트는 모델의 성능에 큰 영향을 미칩니다. 이번 글에서는 머신러닝 모델 평가에서 자주 저지르는 실수와 그 해결 방법에 대해 살펴보겠습니다. ### 1. 적절한 평가 지표를 선택하지 않음 머신러닝
머신러닝
추천 시스템은 사용자에게 개인화된 추천을 제공하여 사용자의 경험을 향상시키는 데 중요한 역할을 합니다. 이번 포스트에서는 Python을 사용하여 간단한 추천 시스템을 만드는 미니 프로젝트를 진행해보겠습니다. 이 프로젝트를 통해 데이터 처리, 모델링, 평가의 기초를 익힐 수 있습니다. ## 데이터 준비 추천 시스템을 만들기 위해서는 먼저 데이터를 준비해
머신러닝
추천 시스템은 사용자에게 맞춤형 콘텐츠를 제공하는 데 필수적인 요소입니다. 2025년을 향해 나아가며, 여러 가지 최신 알고리즘이 등장하여 추천 시스템의 최적화를 이루고 있습니다. 이 글에서는 다양한 추천 시스템 알고리즘을 비교하고, 각각의 장단점을 살펴보겠습니다. ## 추천 시스템의 종류 추천 시스템은 크게 세 가지로 분류할 수 있습니다: 1. **
머신러닝
주식 시장은 여러 요인에 의해 영향을 받으며, 그 복잡함 때문에 많은 투자자와 데이터 과학자들이 이를 예측하기 위해 다양한 모델을 개발하고 있습니다. 이번 포스트에서는 간단한 주식 가격 예측 모델을 만드는 과정을 알아보겠습니다. Python과 같은 프로그래밍 언어를 활용해 기본적인 회귀 분석 모델을 구축할 것입니다. 먼저 필요한 라이브러리를 설치하고, 데
머신러닝
추천 시스템은 사용자에게 개인화된 경험을 제공하기 위해 데이터 분석과 머신러닝 기술을 활용하는 중요한 도구입니다. 이번 포스팅에서는 실제 데이터셋을 이용해 간단한 추천 시스템을 만드는 과정을 소개하겠습니다. 우리는 Python과 그 유명한 데이터 분석 라이브러리인 Pandas, 머신러닝 라이브러리인 Scikit-learn을 사용할 것입니다. ### 데이터
머신러닝
데이터 분석과 머신러닝의 발전과 함께, 모델의 성능을 극대화하려는 노력은 지속되고 있습니다. 하지만 이러한 과정에서 흔히 발생하는 문제가 바로 '오버피팅'입니다. 오버피팅은 학습 데이터에 지나치게 적합해져서 새로운 데이터에 대한 일반화 능력이 떨어지는 현상을 의미합니다. 일반적으로는 다양한 기법을 사용하여 오버피팅을 피하려고 하지만, 이번 글에서는 다소 엉
머신러닝
불균형한 데이터셋은 머신러닝 모델을 훈련시키는 데 있어 큰 도전 과제가 됩니다. 특정 클래스의 데이터가 과도하게 많고, 다른 클래스의 데이터가 상대적으로 적을 경우, 모델은 주로 다수 클래스에 대해 학습하게 되어 소수 클래스의 예측 성능이 떨어질 수 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 오버샘플링 기법이 주목받고 있습니다. 본 포스트에서는 오버샘플링 기법
머신러닝
추천 시스템은 사용자에게 맞춤형 아이템을 추천하기 위한 중요한 도구입니다. 오늘은 파이썬을 사용하여 간단한 추천 시스템을 만드는 미니 프로젝트를 진행해보겠습니다. 이 프로젝트를 통해 추천 시스템의 기본 원리와 이를 구현하는 데 필요한 기본적인 코드 구조를 살펴보겠습니다. ## 프로젝트 개요 우리는 영화 추천 시스템을 만들어볼 것입니다. 이 시스템은 사용
머신러닝
머신러닝 모델의 성능을 높이기 위해 하이퍼파라미터 조정은 필수적인 과정입니다. 그러나 많은 데이터 과학자들과 엔지니어들이 하이퍼파라미터 조정에 대해 잘못된 믿음을 가지고 있습니다. 이러한 미신들은 실제로 모델의 성능을 저하시킬 수 있으며, 올바른 접근 방식을 방해할 수 있습니다. 이번 블로그에서는 머신러닝의 성능을 높이지 못하는 하이퍼파라미터 조정의 미신들
머신러닝
시계열 데이터 예측은 다양한 분야에서 중요한 역할을 하고 있으며, 그 중에서도 LSTM(장기 단기 기억 네트워크)은 시계열 데이터의 복잡한 패턴을 학습하기 위해 설계된 신경망 구조입니다. 이번 글에서는 LSTM의 내부 동작 원리를 자세히 살펴보고, 실제 예제를 통해 이해를 돕겠습니다. ## LSTM의 기본 개념 LSTM은 기본적으로 순환신경망(RNN)의
머신러닝
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. #