분류 전체보기30 한글 자연어 처리의 진화: 형태소 분석에서 토픽 모델링까지의 여정 한글 자연어 처리: 형태소 분석부터 토픽 모델링까지자연어 처리(Natural Language Processing, NLP)는 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고 해석할 수 있도록 하는 기술입니다. 특히 한글과 같은 복잡한 언어를 다루는 경우, 형태소 분석부터 시작해 여러 가지 기술을 적용해야 합니다. 본 글에서는 한글 자연어 처리의 기본 개념부터 형태소 분석, 단어 임베딩, 주제 모델링까지의 과정을 소개하고자 합니다.1. 자연어 처리의 기본 개념자연어 처리는 다음과 같은 여러 단계를 거쳐 이루어집니다. 텍스트 전처리 형태소 분석 단어 임베딩 토픽 모델링각 단계는 자연어 처리를 보다 효과적으로 수행하기 위해 서로 연결되어 있습니다.2. 텍스트 전처리텍스트 전처리는 자연어 처리의 첫 단계로.. 2025. 4. 3. PCA로 차원을 줄여보자: 머신러닝 성능을 높이는 비법 차원 축소 기법 PCA, 머신러닝 모델에 어떻게 활용할까최근 머신러닝과 데이터 과학 분야에서 차원 축소는 중요한 주제로 떠오르고 있습니다. 그 중에서도 주성분 분석(Principal Component Analysis, PCA)은 널리 사용되는 기법 중 하나로, 데이터의 차원을 줄이면서도 중요한 정보를 최대한 보존하는데 도움을 줍니다. 본 글에서는 PCA의 기본 개념, 작동 원리, 그리고 머신러닝 모델에서의 활용 사례에 대해 살펴보겠습니다.PCA란 무엇인가?PCA는 복잡한 데이터셋의 차원을 축소하여 시각화 및 해석을 용이하게 하는 통계적 방법입니다. 차원이 높은 데이터는 종종 분석하기 어려우며, 데이터 간의 관계를 명확히 파악하기 힘들기 때문에, 차원 축소가 필요합니다.PCA의 필요성고차원 데이터는 다음과.. 2025. 4. 3. 혁신의 씨앗: 빅데이터와 머신러닝의 만남, 하둡과 스파크의 힘 빅데이터 플랫폼과 머신러닝, 하둡과 스파크 활용현대 사회는 데이터의 홍수 속에 살고 있습니다. 매일 생성되는 데이터는 기하급수적으로 늘어나고 있으며, 이러한 데이터에서 유의미한 정보를 추출하고 활용하는 것이 중요해졌습니다. 이 글에서는 빅데이터 플랫폼과 머신러닝의 개념, 그리고 하둡(Hadoop)과 스파크(Spark)의 활용 방법에 대해 살펴보겠습니다.빅데이터란 무엇인가?빅데이터는 일반적으로 관리, 처리, 분석하는데 기존의 데이터베이스 소프트웨어가 감당할 수 없는 큰 양의 데이터 집합을 의미합니다. 빅데이터는 다음과 같은 특성을 가지고 있습니다. 부피(Volume): 데이터의 양이 매우 많습니다. 예를 들어, SNS, IoT 센서 등에서 생성되는 데이터들이 포함됩니다. 속도(Velocity):.. 2025. 4. 3. 데이터와 알고리즘으로 풀어보는 금융 시장의 미래 금융 시장 예측: 머신러닝으로 알고리즘 트레이딩 시도최근 금융 시장은 급변하는 경제 환경에 맞추어 빠르게 진화하고 있습니다. 이러한 변화에 따라 투자자와 금융 전문가들은 보다 정확한 시장 예측과 효과적인 트레이딩 전략을 찾기 위해 다양한 도구와 기술을 활용하고 있습니다. 그 중에서도 머신러닝은 금융 시장 예측에 큰 가능성을 제공하는 기술로 주목받고 있습니다. 본 글에서는 머신러닝을 이용한 알고리즘 트레이딩의 기초 개념과 실제 활용 방법을 알아보겠습니다.머신러닝이란 무엇인가?머신러닝은 인공지능의 한 분야로, 컴퓨터가 데이터를 분석하고 학습하여 결정을 내릴 수 있도록 하는 기술입니다. 머신러닝은 주어진 데이터를 바탕으로 패턴을 인식하고, 이를 사용하여 미래의 데이터를 예측하는 과정입니다.머신러닝의 유형 .. 2025. 4. 3. 딥러닝의 심장, 역전파 알고리즘의 비밀 탐구 딥러닝의 핵심, 역전파 알고리즘 이해인공지능과 머신러닝의 발전 덕분에 오늘날 우리는 다양한 분야에서 딥러닝 기술을 활용하고 있습니다. 그 중에서도 역전파 알고리즘은 딥러닝의 매우 중요한 요소로, 인공지능 모델의 학습에서 핵심적인 역할을 수행합니다. 이번 글에서는 역전파 알고리즘의 개념과 작동 방식, 중요성에 대해 깊이 있게 다뤄보도록 하겠습니다.1. 딥러닝이란 무엇인가?딥러닝은 머신러닝의 한 분야로, 인공신경망을 기반으로 한 알고리즘을 사용하여 데이터에서 패턴과 특징을 학습합니다. 딥러닝의 주요 특징은 다층의 신경망을 이용하여 데이터의 복잡한 구조를 캡처할 수 있다는 점입니다. 이러한 접근 방식은 음성 인식, 이미지 분류, 자연어 처리 등 다양한 분야에서 뛰어난 성능을 발휘하고 있습니다.2. 역전파 알고.. 2025. 4. 3. 탐험하는 테이블: 효과적인 머신러닝 기법으로 데이터의 비밀을 풀다 Tabular 데이터에 특화된 머신러닝 기법 소개최근 머신러닝 분야가 급격히 발전하면서, 다양한 데이터 형태에서의 적용이 증가하고 있습니다. 그중에서도 탭형(tabular) 데이터는 많은 분야에서 중요한 역할을 하고 있으며, 특히 금융, 의료, 마케팅 등 여러 산업에서 널리 사용됩니다. 본 글에서는 탭형 데이터의 특성과 이러한 데이터를 처리하기 위해 사용되는 머신러닝 기법에 대해 설명합니다.1. 탭형 데이터란?탭형 데이터는 행과 열로 구성된 데이터 형식으로, 각 행은 개별 관측치를 나타내고, 각 열은 변수 또는 특징을 나타냅니다. 이러한 데이터 구조는 관계형 데이터베이스의 표와 유사하며, 일반적으로 다음과 같은 특성을 가지고 있습니다.1.1. 구조적 형태 각 데이터를 특정한 형식으로 저장할 수 있으.. 2025. 3. 31. 이전 1 2 3 4 5 다음
