Data Science/Data Scientist9 머신러닝 모델의 신뢰성을 높이는 최고의 해석 라이브러리 추천 머신러닝 모델을 해석하는 5가지 필수 라이브러리머신러닝 모델은 종종 블랙박스(Blackbox)처럼 작동하여 예측이 어떻게 이루어지는지 이해하기 어려울 때가 많습니다. 하지만 설명 가능성(Explainability)을 높이는 다양한 라이브러리를 활용하면 모델의 의사결정 과정을 해석하고, 신뢰성을 높일 수 있습니다.이번 글에서는 머신러닝 모델을 설명하는 데 유용한 5가지 라이브러리를 소개합니다. 1. SHAP (Shapley Additive Explanations)📌 개요SHAP은 가장 널리 사용되는 모델 해석 기법 중 하나로, 샤플리 값(Shapley Value)을 활용하여 각 특징(feature)이 모델 예측에 기여하는 정도를 분석합니다.✅ 주요 특징특징 중요도 계산: 각 입력 변수가 모델 예측에 미.. 2025. 2. 27. 미세 조정과 전이 학습의 차이점은? 머신러닝 학습법 완벽 정리 머신러닝 기법 소개 대부분의 머신러닝(ML) 모델은 독립적으로 학습되지만, 여러 모델 간 상호작용을 활용하여 성능을 향상시키는 다양한 기법이 존재합니다. 이번 글에서는 전이 학습(Transfer Learning), 미세 조정(Fine-tuning), 다중 작업 학습(Multitask Learning), 연합 학습(Federated Learning) 네 가지 학습 방법을 설명합니다. 1. 전이 학습 (Transfer Learning)📌 정의전이 학습은 기존에 학습된 모델(예: 대규모 데이터셋에서 사전 학습된 모델)을 새로운 작업에 활용하는 학습 방법입니다.📌 특징✅ 기존 모델이 이미 학습한 패턴을 활용하여 새로운 작업에 적용✅ 새로운 모델을 처음부터 학습하는 것보다 더 적은 데이터와 짧은 훈련 시간으로.. 2025. 2. 25. 트랜스포머 모델에서 인코더(Encoder)와 디코더(Decoder) 쉽게 이해하기 트랜스포머란? 트랜스포머(Transformer)는 자연어 처리(NLP)에서 가장 강력한 모델 중 하나입니다. 이 모델은 언어 번역, 텍스트 생성, 질문 응답 시스템 등에서 널리 사용됩니다. 트랜스포머의 핵심 요소는 **인코더(Encoder)와 디코더(Decoder)**입니다.👉 그렇다면 인코더와 디코더가 정확히 무엇일까요?인코더(Encoder)란?인코더는 입력된 문장을 분석하고 이해하는 역할을 합니다.쉽게 비유하기 인코더는 마치 책을 읽고 중요한 내용을 정리하는 사람과 같습니다.예를 들어, "나는 밥을 먹었다"라는 문장이 있다면, 인코더는 이 문장에서 "누가?", "무엇을?" 같은 중요한 정보를 뽑아냅니다.인코더의 작동 방식 1.문장의 단어들을 숫자로 변환 (컴퓨터는 숫자만 이해할 수 있습니다!)2.각.. 2025. 2. 23. Transformer 모델의 핵심! 어텐션(Attention) 쉽게 이해하기 어텐션이란? 🤔어텐션(Attention)은 중요한 부분에 집중하는 기술입니다. 문장 내에서 각 단어 간의 관계를 분석하여 가장 의미 있는 정보를 강조하는 역할을 합니다. 예를 들어,"나는 어제 친구와 영화를 봤다."이 문장에서 "영화"라는 단어를 올바르게 이해하려면 "봤다"와의 관계가 중요합니다. 어텐션은 이런 관련성을 계산해 자연어 처리 모델이 핵심 정보를 더욱 잘 이해하도록 돕는 기술입니다.Transformer에서 어텐션의 작동 원리 🛠️Transformer 모델의 어텐션 메커니즘은 Query(Q), Key(K), Value(V) 세 가지 요소를 중심으로 작동합니다.Query (Q): 찾고 싶은 정보 (ex. "영화"와 관련된 단어 찾기)Key (K): 각 단어의 특징 정보 (ex. 문장 내 모든.. 2025. 2. 22. [펌] 데이터마이닝을 배우고싶습니다 적고 싶은 글이 있었지만 일주일 넘게 글을 적지 못하고 있었는데, 페이스북에 누군가 데이터마이닝 전공에 대한 질문을 해봤길래 그 답변을 먼저 적습니다. 일전에도 '데이터마이너가 되고 싶어요'라는 글에서도 비슷한 답변을 해줬고, '데이터마이닝과 데이터마이너'라는 글에서도 좀 적었던 내용입니다. 그 외에도 몇 번 언급은 했던 것같은데 다시 질문에 맞게 글을 적습니다. 당장 어떤 내용이 적힐지 모르겠지만, 일부 내용은 일부에게 상처를 줄 수도 있습니다. 솔직한 답변을 위해서 냉혹한 현실을 그대로 말하려는 것이니 너른 이해를 바랍니다. (아래에 글을 편하게 적다보니 딱딱한 문체가 되었는데 바꾸기가 귀찮으니 그대로 놔두겠습니다. 이해바랍니다.) -- (질문) (전략) 22살 지방에서 학교를 다니다 휴학하고 공익근.. 2014. 9. 4. [펌] 소셜네트워크에서의 정보확산 The Emerging Science of Superspreaders (And How to Tell If You're One Of Them)Nobody has figured out how to spot the most influential spreaders of information in a real-world network. Now that looks set to change with important implications, not least for the superspreaders themselves. Who are the most influential spreaders of information on a network? That’s a question that marketers, bloggers,.. 2014. 9. 4. 이전 1 2 다음
