머신러닝(Machine Learning) 성능지표

머신러닝 모델의 성능(모델의 성능을 정량화)을 평가하기 위해 다양한 성능 지표가 사용됩니다.   일단 머신러닝의 성능지표는 실제 값과 모델에 의해 예측된 값을 비교하여 머신러닝 모델이 얼마나 학습을 잘했는지 평가하기 위한 척도를 의미합니다. 일반적으로 머신러닝은 다음과 같이 3개의 학습부류로 나뉩니다.- 지도학습- 비지도학습- 강화학습 이 지표들은 문제의 유형(분류, 회귀 등)에 따라 다르며, 모델의 강점과 약점을 파악하고 개선 방향을 제시하는 데 중요한 역할을 합니다. 아래는 주요 성능 지표와 그 특징에 대한 설명입니다. 분류 문제의 성능 지표 - 정확도 (전체데이터 중 올바르게 예측한 비율)- 정밀도 (양성으로 예측된 것 중 실제 양성인 비율)- 재현율 (- F1-Score- ROC-AUC 분류 문제..

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• · 2024. 12. 22.
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Self-Organizing Map(SOM)

Self-Organizing Map(SOM)은 비지도 학습 기반의 군집 분석 기법 중 하나로, 고차원의 데이터를 저차원의 맵으로 변환하면서 데이터의 군집 구조를 시각적으로 표현하는 데 유용한 방법입니다. 이를 통해 데이터의 패턴과 구조를 이해할 수 있습니다. 가. SOM 정의 및 특징 정의: Self-Organizing Map(SOM)은 인공신경망의 일종으로, 입력 데이터를 저차원의 격자(보통 2차원)로 매핑하여 시각적으로 이해할 수 있게 도와주는 알고리즘입니다. 비지도 학습을 통해 데이터의 군집을 자동으로 형성하며, 데이터의 유사성을 기반으로 맵 상에 유사한 데이터들이 가까운 위치에 배치되도록 학습합니다. 특징: 1. 비지도 학습: SOM은 데이터에 대한 사전 레이블 없이 학습하며, 데이터 간의 유사도..

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• · 2024. 8. 14.
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다크패턴(Dark Pattern)

다크패턴(Dark Pattern)은 사용자가 의도하지 않거나 불리한 결정을 내리도록 유도하는 디자인 기법을 말합니다.  이러한 기법은 소비자의 선택을 조작하거나 숨겨진 비용을 유도하는 등의 방식으로 사용됩니다.  다크패턴은 보통 상업적인 이익을 추구하는 기업에 의해 사용되며, 사용자의 권리나 이익을 침해할 수 있습니다. 다크패턴의 주요 유형과 이에 대한 대응 방안은 다음과 같습니다: 다크패턴의 주요 유형 1. 기만적 디자인 (Deceptive Design)   - 예시: 구독 서비스의 무료 체험을 제공하면서 자동으로 유료 구독으로 전환되도록 설정하거나, 사용자가 취소하기              어렵게 만드는 경우.    - 대응 방안:    구독 서비스의 조건을 명확하게 설명하고, 취소 절차를 간단하게 ..

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• · 2024. 8. 14.
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RAG(Retrieval-Augmented Generation)

RAG(Retrieval-Augmented Generation)는 자연어 처리(NLP)와 기계 학습에서 텍스트 생성 모델의 성능을 향상시키기 위해 사용하는 기술입니다.  RAG는 두 가지 핵심 요소—정보 검색(retrieval)과 텍스트 생성(generation)—을 결합하여, 더 정확하고 유용한 응답을 생성하는 방법입니다. 이 접근 방식은 정보 검색 시스템과 언어 생성 모델을 통합하여 보다 풍부하고 관련성 높은 정보를 제공하는 데 중점을 둡니다. RAG의 핵심 구성 요소 1. 정보 검색(Information Retrieval):    - RAG의 첫 번째 단계는 주어진 입력 질문이나 문장에 대해 관련 정보를 검색하는 것입니다. 이 과정에서는 대규모 문서 집합에서 관련된 텍스트 조각을 찾아서 수집합니다...

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• · 2024. 8. 14.
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고대역 초고속 메모리(High Bandwidth Memory, HBM)

고대역 초고속 메모리(High Bandwidth Memory, HBM)는 현대의 컴퓨터 시스템에서 고속 데이터 전송과 높은 대역폭을 제공하기 위해 설계된 메모리 기술입니다. HBM은 특히 그래픽 카드, 고성능 컴퓨팅, 서버 및 데이터 센터와 같은 고성능 애플리케이션에서 사용됩니다. HBM의 주요 특징과 이점은 다음과 같습니다: 1. 높은 대역폭HBM은 전통적인 DRAM(Dynamic Random Access Memory)보다 훨씬 높은 대역폭을 제공합니다. 이는 데이터 전송 속도가 매우 빠르기 때문에, 데이터 집약적인 작업을 수행하는 데 있어 큰 이점을 제공합니다. 예를 들어, HBM은 메모리 대역폭을 수십 GB/s 단위로 제공할 수 있습니다. 2. 스택형 구조 HBM은 여러 개의 메모리 다이를 수직으로..

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• · 2024. 8. 14.
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정보 은닉(Information Hiding)

정보 은닉(Information Hiding)은 객체 지향 프로그래밍에서 중요한 원칙 중 하나로, 객체 간의 데이터 보호를 위해 특정 정보나 구현 세부 사항을 외부로부터 숨기는 개념입니다. 이 원칙은 클래스나 객체의 내부 상태나 기능이 외부에 공개되지 않도록 하여, 데이터 무결성을 유지하고 외부 코드가 내부 구현에 의존하지 않도록 하는 것을 목표로 합니다. 정보 은닉의 주요 목적은 다음과 같습니다: 1. 데이터 보호 객체의 내부 데이터를 외부에서 직접 접근하지 못하도록 하여, 잘못된 접근이나 수정으로 인해 발생할 수 있는 오류를 방지합니다. 이를 통해 객체의 상태를 보호하고 데이터의 무결성을 유지할 수 있습니다. 2. 캡슐화(Encapsulation) 정보 은닉은 캡슐화와 밀접하게 관련되어 있습니다. 캡..

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• · 2024. 8. 14.
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