dl3 [AI/DL] 부스팅(Boosting) 앙상블 기법의 개념과 절차, 특징 알아보기 앙상블 기법 중 하나인 부스팅(Boosting)의 개념과 학습 절차, 특징을 알아봅니다. [ Contents ] 1. 부스팅(Boosting) 예측력이 약한 모델을 순차적으로 결합하여 학습시키면서, 점차 보완하여 예측력이 강한 모델을 만드는 기법 부스팅은 순차적으로 여러 모델을 거쳐 학습해서, 점차 보완된 모델을 얻는 기법입니다. 모델1의 학습데이터 평가 및 가중치를 조정하고, 이를 모델 2가 받아서 또 학습하는 식입니다. 이렇게 순차적으로 대물림받으며 학습을 진행하며, 잘못 학습된 가중치를 바로 잡으면서 정확도를 높여 갑니다. 병렬적으로 여러 분류기를 학습시킨 후, 그 분류기의 값을 취합하는 배깅과는 약간 상반된 앙상블 기법입니다. 2025.04.04 - [AI (Artificial Intellig.. 2025. 4. 4. [AI/DL] 배깅(Bagging) 앙상블 기법의 개념 및 절차, 특징 알아보기 앙상블 기법은 여러 개의 예측 모델을 조합해서 하나의 최종 예측 모델을 만드는 방식으로, 배깅은 여러 예측 모델의 결과값을 평균 혹은 다수결의 원칙에 따라 최종 도출하는 방식입니다. 이러한 배깅 기법에 대해서 자세히 알아보겠습니다. [ Contents ] 1. 배깅 (Bagging, Bootstrap Aggregating)부트스트랩 데이터를 기반으로 여러 모델을 학습시키고, 그 결과를 평균(또는 다수결)해서 예측하는 기법 배깅은 'Bootstrap(부트스트랩)'과 'Aggregating(합산)'의 합성어로, 부트스트랩 데이터로 여러 모델에 각각 학습시키고 그 결과를 합산하는 기법입니다. 다양한 데이터로 여러 모델에 학습하는 앙상블 기법 중 하나로, 대체로 성능이 준수한 편입니다. 다만 여러 모델에 .. 2025. 4. 4. [AI/DL] 딥러닝(Deep Learning)이란? 뉴런과 신경망 AI의 꽃인 딥러닝에 대해 알아보고, 딥러닝의 이론적 토대인 '뉴런'과 '신경망 구조'를 살펴보겠습니다. [ Contents ] 1. 딥 러닝(Deep Learning) 이란? 딥 러닝(Deep Learning): 인간의 뇌(신경망) 구조를 본 떠 만든 머신러닝(기계학습) 알고리즘 딥러닝은 인간의 뇌 구조에서 기인한 알고리즘입니다. 마치 인간이 수많은 뉴런들의 상호작용으로 학습하고 기억하는 것과 같이, 인공신경망을 구성해서 학습하는 방식입니다. 그렇다면, 뉴런과 신경망 구조는 어떻게 생겼을까요? 2. 뉴런과 신경망 뉴런(Neuron, 신경세포)은 일정 자극(역치) 이상의 신호를 받으면 반응하며, 다른 많은 뉴런들과 연결되어 '신경망'을 이룹니다. 수많은 뉴런들이 서로 상호작용하기 때문에 우리는 수많은 기.. 2022. 4. 9. 이전 1 다음
