boosting1 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. 이전 1 다음
