앙상블2 머신러닝의 시너지 효과: 모델 앙상블 기법의 모든 것 머신러닝의 시너지 효과: 모델 앙상블 기법의 모든 것머신러닝에서 단일 모델의 한계를 뛰어넘어 더 높은 성능과 안정성을 달성하는 강력한 전략이 있습니다. 바로 '모델 앙상블(Model Ensemble)'입니다. 오케스트라에서 다양한 악기가 조화롭게 어우러져 더 풍부한 음악을 만들어내듯, 앙상블 기법은 여러 모델의 예측을 결합하여 개별 모델보다 더 정확하고 견고한 결과를 만들어냅니다. 오늘은 머신러닝 성능 향상의 비밀 무기라 할 수 있는 모델 앙상블의 개념, 주요 기법, 그리고 실전 적용 전략에 대해 알아보겠습니다.모델 앙상블이란 무엇인가?모델 앙상블은 여러 개의 기본 모델(base model)을 결합하여 단일 모델보다 더 나은 예측 성능을 얻는 기법입니다. 이 접근법의 핵심 아이디어는 '지혜의 군중(Wis.. 2025. 3. 15. t-SNE와 UMAP: 고차원 데이터 시각화의 강력한 도구 t-SNE와 UMAP: 고차원 데이터 시각화의 강력한 도구고차원 데이터의 시각화와 탐색은 데이터 과학과 기계학습에서 가장 어려운 도전 중 하나입니다. 전통적인 차원 축소 기법인 PCA가 데이터의 전역 구조를 보존하는 데 초점을 맞춘다면, t-SNE(t-distributed Stochastic Neighbor Embedding)와 UMAP(Uniform Manifold Approximation and Projection)은 데이터의 국소적 구조와 관계를 더욱 잘 보존하는 현대적 기법입니다. 오늘은 이 두 가지 강력한 비선형 차원 축소 방법의 개념, 작동 원리, 장단점 및 실제 활용 사례에 대해 알아보겠습니다. t-SNE: 국소적 관계에 충실한 시각화t-SNE는 2008년 Laurens van der Maa.. 2025. 3. 11. 이전 1 다음
