실제 레이블과 예측 레이블
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
예측값과 실제값을 사용하여 F1 Score 계산
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
Apache Spark의 모든 것을 배울 수 있는 기회, 이 책의 코드 저장소 활용하기
Apache Spark는 대규모 데이터 처리에 최적화된 강력한 분산 처리 시스템입니다. 최근 데이터 과학과 머신러닝 분야의 급속한 발전에 힘입어 Spark는 그 중요성이 더욱 커지고 있습니다. 이번 포스트에서는 Bill Chambers와 Matei Zaharia의 저서인 **Spark: The Definitive Guide**의 코드 저장소를 살펴보고, 이
Bonsai Demo로 AI 모델을 손쉽게 활용하는 방법
최근 AI와 머신러닝 분야는 폭발적인 성장을 보이고 있으며, 많은 개발자와 연구자들이 이를 활용하여 다양한 프로젝트를 진행하고 있습니다. 이 가운데, **Bonsai Demo** 프로젝트는 경량화된 AI 모델을 통해 사용자가 로컬 환경에서 간편하게 AI 모델을 실행하고 활용할 수 있도록 도와주는 훌륭한 도구입니다. 특히, Bonsai 2 27B 모델은 성능
데이터셋 다운로드 (예: ml-latest-small.zip)
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
예시 가중치
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
불균형한 데이터셋 생성
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
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
MovieLens 데이터셋 로드
주말 프로젝트로 만든 추천 시스템의 성공과 실패 경험기 데이터 과학과 머신러닝 분야에서는 추천 시스템이 매우 중요한 역할을 하고 있습니다. 여러 서비스에서 개인의 취향에 맞춘 콘텐츠를 제공하기 위해 추천 시스템을 활용하고 있기 때문에, 이를 직접 만들어보는 경험은 매우 유익합니다. 이번 포스트에서는 제가 주말 프로젝트로 만든 간단한 추천 시스템의 경험을
데이터셋 생성
데이터로 보는 세상에서는 머신러닝 모델의 성능을 평가하는 다양한 지표에 대해 다룰 것입니다. 특히 정확도(Accuracy)와 F1 점수(F1 Score)에 대한 이해는 모델 선택에 있어 매우 중요합니다. 이 두 지표는 모델의 성능을 평가하는 데 널리 사용되지만, 각각의 장단점과 적합한 사용 상황이 다릅니다. ## 정확도(Accuracy) 정확도는 모델이
데이터셋을 로드합니다.
머신러닝 모델을 학습시킬 때, 오버피팅은 피해야 할 가장 큰 적 중 하나입니다. 오버피팅이란, 모델이 훈련 데이터에 지나치게 적합해져서 새로운 데이터에 대한 일반화 능력이 떨어지는 현상을 말합니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 다양한 기법이 존재하지만, 이를 적용하는 과정에서 흔히 저지르는 실수가 있습니다. 이번 글에서는 머신러닝에서 오버피팅 방지 시 흔히
데이터셋 로드
데이터 분야는 빠르게 변화하는 기술로 가득 차 있으며, 머신러닝 모델은 그 중심에서 중요한 역할을 하고 있습니다. 2025년을 맞이하여 여러 최신 머신러닝 모델들이 등장하였고, 그 성능 변화는 우리가 데이터로 보는 세상을 더욱 풍부하게 만들어 주고 있습니다. 이번 글에서는 2025년의 최신 머신러닝 모델들을 비교하고 그들의 성능 변화를 살펴보겠습니다. #