제리코드르렁

GridSearchCV, RandomizedSearchCV, 그리고 Bayesian Optimizer는 머신러닝 모델의 하이퍼파라미터 튜닝을 위한 방법들이다. 각 방법은 특정 상황에서 유리하거나 불리할 수 있으며, 이러한 방법들을 비유를 통해 이해하면 더 쉽게 그 차이점을 파악할 수 있다.1. GridSearchCV개념: GridSearchCV는 설정된 하이퍼파라미터의 모든 조합을 일일이 테스트하여 최적의 조합을 찾는 방법이다. 예를 들어, 두 개의 하이퍼파라미터가 있고 각각 3개의 값을 가진다면, 총 3x3=9개의 조합을 모두 시도해 보는 것이다.비유: 축구장에서 골을 넣기 위해 여러 위치에서 슛을 해보는 것과 같다. 모든 위치에서 슛을 해본다면, 가장 정확한 위치를 찾을 수 있다. 그러나 모든 위치에..

이 함수는 로지스틱 회귀에서 확률을 계산하는 데 사용되며, 주어진 입력 값이 특정 클래스 (예: 1 또는 0)에 속할 확률을 나타낸다.여기서 p는 특정 사건이 발생할 확률을 의미한다.이 수식은 p와 1-p의 비율 (오즈 비율)을 로그 변환한 값이다.로그 변환을 통해 함수의 결과는 실수 전체를 나타낼 수 있게 된다.  유도과정1. 확률의 정의우선, 어떤 사건이 발생할 확률 ppp가 주어졌다고 가정한다. 이 확률은 다음과 같이 표현된다:2. 오즈 비율(Odds Ratio)오즈 비율은 사건이 발생할 확률 p와 사건이 발생하지 않을 확률 1−p의 비율로 정의된다:오즈 비율은 사건이 발생할 가능성과 발생하지 않을 가능성의 비율을 나타내며, 이 값은 0부터 무한대까지의 값을 가질 수 있다.3. Logit 함수 정의..

파인튜닝(fine-tuning)은 인공지능(AI) 및 머신러닝(ML)에서 매우 중요한 개념으로, 사전 학습된 모델(pre-trained model)을 특정 작업이나 도메인에 맞춰 성능을 향상시키기 위해 추가 학습을 진행하는 과정을 의미합니다. 이 과정을 통해 모델은 일반적인 패턴을 이해하는 것에서 더 나아가 특정 문제를 해결하는 데 필요한 지식을 얻게 됩니다.파인튜닝의 세부 과정사전 학습 모델 선택:일반적으로 대규모 데이터셋으로 학습된 언어 모델(예: BERT, GPT)이나 이미지 처리 모델(예: VGG, ResNet)을 사용합니다. 이러한 모델들은 이미 다양한 일반적인 데이터를 통해 기초적인 언어 또는 이미지 인식을 학습한 상태입니다.예를 들어, BERT 모델은 다양한 텍스트를 학습하여 문법과 문맥을 ..

한국어 텍스트 데이터셋의 데이터 증강(data augmentation)은 자연어 처리(NLP)에서 모델의 성능을 개선하기 위해 사용되는 기법으로, 특히 데이터가 부족할 때 유용합니다. 데이터 증강 기법은 원래의 데이터를 변형하여 새로운 데이터를 생성함으로써 모델의 일반화 능력을 향상시킵니다. 아래는 한국어 텍스트 데이터 증강의 주요 방법과 종류입니다.1. 백 트랜슬레이션(Back Translation)설명: 원본 문장을 다른 언어로 번역한 후 다시 한국어로 번역하여 새로운 문장을 생성하는 방법입니다.장점: 문장의 의미를 유지하면서도 다양한 표현을 생성할 수 있습니다.2. 동의어 교체(Synonym Replacement)설명: 문장 내 특정 단어를 같은 의미를 가진 동의어로 교체하여 변형된 문장을 만드는 ..

1. NLTK (Natural Language Toolkit)설명: NLTK는 파이썬에서 자연어 처리를 위한 강력한 라이브러리로, 기본적인 감정 분석을 지원합니다.특징: 토큰화, 품사 태깅, 네임드 엔티티 인식 등 다양한 NLP 기능을 포함하고 있습니다.사용법: NLTK의 VADER 모듈은 소셜 미디어 텍스트와 같이 간단한 감정 분석에 적합합니다.2. TextBlob설명: TextBlob은 파이썬용 라이브러리로, 감정 분석을 포함한 여러 NLP 작업을 쉽게 수행할 수 있도록 설계되었습니다.특징: 사용이 매우 간단하고, 긍정, 부정, 중립 감정 분석 결과를 쉽게 얻을 수 있습니다.from textblob import TextBlobtext = "I love this product!"blob = TextBl..

정규표현식 (Regular Expression)정규표현식은 일종의 패턴입니다. 문장에서 특정한 단어나 문자를 찾기 위해 사용하는 도구라고 생각하면 됩니다. 예를 들어, 우리가 '사과'라는 단어를 찾고 싶다면, 정규표현식을 이용해 빠르고 정확하게 찾을 수 있습니다. 마치 '숨은 그림 찾기'에서 특정 모양을 찾는 것처럼 말이죠.용도: 텍스트에서 특정 패턴을 찾거나, 치환하거나, 삭제하는 작업에 사용됩니다.예시: 이메일 주소 찾기, 전화번호 형식 확인 등https://jerrycodezzz.tistory.com/8 정규표현식 (Regular Expression)정규표현식: 텍스트 데이터 처리의 강력한 도구정규표현식(Regular Expression, regex)은 텍스트 내 특정 패턴을 검색하고 조작하는 데 ..

Hugging Face란?Hugging Face는 자연어 처리(NLP) 분야에서 주로 사용되는 오픈 소스 AI 플랫폼 및 커뮤니티로, 사용자들이 쉽게 머신러닝 모델을 활용하고 연구할 수 있도록 다양한 도구와 서비스를 제공합니다. Hugging Face는 특히 Transformers 라이브러리로 유명하며, 이 라이브러리는 다양한 사전 학습된 트랜스포머 기반 모델들을 포함하고 있습니다.Hugging Face의 주요 기능과 서비스Transformers 라이브러리:BERT, GPT, RoBERTa, T5 등 여러 사전 학습된 트랜스포머 모델들을 쉽게 사용할 수 있는 라이브러리입니다.이 라이브러리는 다양한 NLP 작업(예: 텍스트 생성, 번역, 감성 분석 등)에 사용할 수 있는 모델과 툴을 제공합니다.Datase..