분류 전체보기30 최적화의 시작, 경사하강법 탐험하기 최적화 알고리즘, 경사하강법부터 알아보기최적화는 다양한 분야에서 필수적인 과정으로, 특정 목표를 달성하기 위해 최적의 솔루션을 찾는 과정을 의미합니다. 이 과정은 기계학습, 통계학, 경제학 등에서 범용적으로 적용될 수 있습니다. 본 문서에서는 최적화 알고리즘 중 하나인 경사하강법을 초보자가 이해할 수 있도록 정리하였습니다.최적화 알고리즘의 기초최적화 알고리즘은 수학적 모델을 사용하여 특정 함수의 최솟값 또는 최댓값을 찾아내는 방법입니다. 이러한 방법은 다음과 같은 다양한 분야에서 활용됩니다: 기계 학습 자원 배분 재무 모델링 공학 설계최적화 문제의 정의최적화 문제는 주어진 제약 조건 하에서 이루어집니다. 보통 다음의 형태로 정의됩니다: 목적 함수: 최적화할 대상 함수 제약.. 2025. 3. 25. 비행 지연 예측, 머신러닝으로 항공 데이터의 미래를 열다 항공 데이터 분석과 머신러닝: 지연 예측하기현대 사회에서 항공 여행은 중요한 교통 수단으로 자리잡고 있습니다. 그러나 종종 항공편의 지연이 발생하여 승객과 항공사 모두에게 불편을 초래합니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 데이터 분석과 머신러닝 기술이 유용하게 활용될 수 있습니다. 본 글에서는 항공 데이터 분석과 머신러닝을 통해 항공편 지연을 예측하는 방법에 대해 다루겠습니다.항공 데이터 분석의 개요항공 데이터의 종류항공 데이터는 다양한 원천에서 수집되며, 다음과 같은 정보를 포함합니다: 항공편 번호 출발 및 도착 시간 비행 시간 항공사 정보 날씨 조건 지연 사유데이터 수집 방법항공 데이터는 여러 가지 방법으로 수집할 수 있습니다. 주요 방법은 다음과 같습니다: 항공사.. 2025. 3. 25. 스파크 MLLib를 통한 분산 머신러닝의 혁신적 활용법 빅데이터 플랫폼 스파크 MLLib: 분산 머신러닝의 활용현대 사회는 데이터가 넘쳐나는 시대에 살고 있습니다. 기업과 조직은 이러한 데이터를 활용하여 통찰력을 얻고, 결정을 내리며, 비용을 절감하는 데 주력하고 있습니다. 이러한 데이터를 효율적으로 처리하고 분석하기 위해 많은 기술 중 하나가 바로 분산 처리 시스템인 아파치 스파크(Apache Spark)입니다. 스파크의 머신러닝 라이브러리인 MLLib은 대규모 데이터셋을 효과적으로 분석할 수 있는 도구로 자리 잡았습니다. 이 글에서는 스파크 MLLib과 분산 머신러닝의 기본 개념, 기능, 그리고 실제 활용 사례를 소개하겠습니다.스파크란 무엇인가?아파치 스파크는 대규모 데이터 처리의 요구에 대응하기 위해 개발된 오픈소스 분산 컴퓨팅 프레임워크입니다. 스파크.. 2025. 3. 25. 시계열 데이터 예측을 위한 머신러닝의 혁신적인 접근법 머신러닝으로 시계열 데이터 예측하기시계열 데이터 분석은 다양한 분야에서 중요한 역할을 하고 있습니다. 기후 데이터, 주식 시장, 판매 기록 등 시계열 데이터를 활용하는 영역은 리서치부터 비즈니스 결정에 이르기까지 광범위합니다. 이러한 시계열 데이터는 시간의 흐름에 따라 변화하는 수치를 포함하고 있기 때문에, 이를 효과적으로 예측하는 것은 많은 이점이 있습니다. 본 글에서는 머신러닝을 이용한 시계열 데이터 예측의 기본 개념, 방법론 및 적용 사례에 대해 알아보겠습니다.시계열 데이터란?시계열 데이터는 일정한 간격으로 수집된 데이터 포인트로, 시간의 흐름에 따라 변화하는 수치를 나타냅니다. 이러한 데이터는 다음과 같은 특징을 가집니다. 시간 의존성: 데이터 포인트 간의 관계가 시간에 따라 다르게 나타납니.. 2025. 3. 19. 신경망의 비밀: 딥러닝의 기초와 학습 메커니즘 탐구 딥러닝 기초: 신경망 구조와 학습 원리딥러닝은 인공지능의 한 분야로, 특히 데이터의 패턴 인식과 예측에 뛰어난 성능을 보여줍니다. 이번 글에서는 딥러닝의 근본적인 개념인 신경망 구조와 학습 원리에 대해 beginners를 위해 설명하겠습니다.신경망의 기본 구조신경망은 생물학적 신경망을 모방하여 만들어졌으며, 다양한 계층(layer)으로 구성됩니다. 기본적인 신경망은 다음과 같은 구조를 가지고 있습니다.1. 입력층(Input Layer)입력층은 신경망의 가장 첫 번째 층으로, 외부에서 들어오는 데이터를 수용합니다. 입력 데이터는 그 형태와 특성에 따라 다양한 특징을 가질 수 있습니다. 예를 들어, 이미지 인식의 경우 각 픽셀이 입력으로 사용됩니다.2. 은닉층(Hidden Layer)은닉층은 입력층과 출력층.. 2025. 3. 19. 머신러닝 개발, 노트북 vs IDE 어떤 선택이 최선일까? 노트북 환경 vs IDE, 머신러닝 개발 어디서 할까머신러닝은 현대 기술에서 가장 빠르게 발전하는 분야 중 하나입니다. 이러한 변화에 따라 머신러닝 개발 환경에 대한 선택은 초기 개발자에게 매우 중요한 결정이 됩니다. 이 글에서는 노트북 환경과 통합 개발 환경(IDE)의 장단점을 비교하여 머신러닝 개발에 어떤 환경이 더 적합한지를 분석하겠습니다.머신러닝 개발의 기본 요소머신러닝 개발을 시작하기 전에 필요한 몇 가지 기본 요소를 이해하는 것이 중요합니다. 프로그래밍 언어: 대부분의 머신러닝 프로젝트는 Python, R 등의 프로그래밍 언어를 사용합니다. 라이브러리: TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn 등 다양한 라이브러리가 머신러닝 프레임워크를 지원합니다. 데이터:.. 2025. 3. 19. 이전 1 2 3 4 5 다음
