Tech Trail

최근 몇 년 동안 기계 학습 분야는 이미지 인식에서 자연어 처리에 이르기까지 다양한 문제 유형에서 상당한 발전을 이루었습니다. 그러나 이러한 모델의 대부분은 이미지, 텍스트 또는 음성과 같은 단일 양식의 데이터에서 작동합니다. 반면, 실제 데이터는 이미지 및 텍스트, 비디오 및 오디오 또는 여러 소스의 센서 데이터와 같은 여러 양식에서 제공되는 경우가 많습니다. 이 문제를 해결하기 위해 연구원들은 여러 양식의 데이터를 처리할 수 있는 멀티모달 머신러닝 모델을 개발하여 지능형 시스템의 새로운 가능성을 열었습니다. 이번 게시물에서는 멀티모달 머신러닝의 챌린지들을 살펴보고, 멀티모달 컴퓨터 비전 문제를 해결하는 데 사용되는 다양한 아키텍처와 기술에 살펴볼게요. What is Multimodal Deep Lea..

Ensemble (앙상블): 여러 개의 분류기를 결합하여 보다 정확한 예측을 얻는 머신러닝 기법입니다. 이를 통해 약한 모델을 조합하여 높은 예측 정확도를 달성할 수 있으며, 적절한 Hyperparameter 튜닝이 필요합니다. ​ Ensemble 기법 Boosting: 이전 학습에 대하여 잘못 예측된 데이터에 가중치를 부여하여 오차를 보완하는 방식으로, 대표 모델로 XGBoost, LightGBM이 있습니다. 순차적인 학습을 통해 오차를 보완하지만 학습 시간이 길 수 있습니다. Stacking: 여러 모델이 예측한 결과 데이터를 기반으로 최종 예측을 수행하는 방식입니다. 이를 통해 성능은 향상될 수 있지만 과대적합을 유발할 수 있습니다. Weighted Blending: 각 모델의 예측값에 가중치를 곱..

머신러닝 주요 알고리즘 scikit-learn: 가장 인기 있는 머신러닝 패키지로, 다양한 머신러닝 알고리즘이 내장되어 있습니다. ​ 머신러닝 주요 알고리즘 분류 ​ 회귀 (Regression) 예시: 선형 회귀 (Linear Regression) 코드 예시 from sklearn.linear_model import LinearRegression model = LinearRegression() ​ 분류 (Classification) 예시: 로지스틱 회귀 (Logistic Regression) 코드 예시 from sklearn.linear_model import LogisticRegression model = LogisticRegression() ​ 회귀와 분류 모두 가능 결정 트리 (Decision Tr..