누구도 알려주지 않는 인공지능 이야기 - 인공지능의 모든 것

데이터 전처리에서 '이상치 처리'가 중요한 이유 데이터 전처리 과정에서 이상치 처리가 필요한 이유는 이상치가 여러 머신 러닝 모델과 통계 분석의 성능과 신뢰성에 큰 영향을 미칠 수 있기 때문이다. 그래서 다음과 같은 이유로 ‘이상치 처리’가 중요한 것이다. 1. 통계적 측정에 대한 영향평균과 표준편차: 이상치는 데이터셋의 평균과 표준편차에 큰 영향을 줄 수 있다. 평균은 다양한 계산에서 사용되기 때문에, 이상치가 있으면 이 값이 왜곡되어 잘못된 결론을 도출할 수 있다. 마찬가지로, 데이터의 분포를 나타내는 표준편차도 이상치로 인해 과대평가될 수 있어 실제보다 더 넓은 범위로 보이게 한다.상관관계와 공분산: 이상치는 상관관계와 공분산 계산에 영향을 미쳐 변수 간 관계를 잘못 해석하게 만들 수 있다. 예를 ..

강화학습 2024. 8. 22. 10:11

데이터 전처리: 데이터 변환 과정 데이터 전처리에서 데이터 변환은 데이터를 분석 및 모델링에 적합한 형태로 준비하는 핵심 과정이다. 이 과정은 데이터의 품질을 높이고, 분석 결과의 정확성을 향상시키며, 모델이 효과적으로 학습할 수 있도록 돕는다. 데이터 변환 과정은 다음과 같은 단계를 거쳐서 이뤄진다. 1. 결측치 처리: 데이터셋에서 누락된 값을 처리하는 과정이다. 결측치는 삭제하거나, 평균값 또는 중앙값 같은 대체값으로 채우는 방법이 있다. 경우에 따라 머신러닝 모델을 사용해 결측값을 예측하여 채우기도 한다. 2. 정규화와 표준화: 데이터를 일정한 범위나 분포로 변환하는 과정이다. 정규화는 데이터를 0과 1 사이의 값으로 변환하고, 표준화는 평균이 0, 표준편차가 1이 되도록 데이터를 조정하는 것이다...

강화학습 2024. 8. 15. 14:25

데이터 전처리 - 데이터 변환 데이터 변환(Data Transformation)은 데이터를 분석에 적합한 형식으로 변경하는 과정이다. 이 과정에서 주로 사용되는 방법들은 다음과 같다. 1. 정규화 (Normalization) 정규화는 데이터를 일정한 범위(일반적으로 0과 1 사이)로 변환하여 서로 다른 특성(feature)들이 동일한 기준에서 비교될 수 있도록 하는것이다. 이는 머신러닝 모델이 특정 특성에 치우치지 않고 모든 특성을 고르게 학습하도록 돕는다. 방법으로는 데이터를 최솟값과 최댓값 사이의 범위로 조정하는 Min-Max 정규화가 있다. 예를 들어 학생들의 시험 점수가 50점에서 100점 사이에 분포한다면, 정규화를 통해 이 점수들이 0에서 1 사이로 변환된다. 50점은 0, 100점은 1로 변..

강화학습 2024. 8. 6. 10:01

데이터 정제 과정 데이터 정제(Data Cleaning)는 데이터를 분석에 적합한 형태로 만드는 과정으로, 데이터의 정확성과 일관성을 높이는 데 중요한 역할을 한다. 데이터 정제는 데이터 전처리의 첫 번째 단계로 다음과 같은 과정을 거친다. 1. 결측치 처리(Missing Value Handling)결측치는 데이터셋에 값이 없는 경우를 말한다. 예를 들어 학생들의 시험 점수를 기록한 데이터셋을 가지고 있다고 가정해보자. 5명의 학생이 있는데, 두 번째 학생과 네 번째 학생의 점수가 누락되었다면 이것이 결측치이다.. 처리 방법:결측치 제거: 결측치가 포함된 데이터를 완전히 삭제한다.예시: 5명의 학생 중 2명의 점수가 누락된 경우, 이 2명의 학생 데이터를 삭제하여 3명의 학생 데이터만 남긴다.결측치 대체..

강화학습 2024. 8. 1. 10:56

인간의 학습방법과 AI의 학습방법1. 인간의 학습방법인간의 학습은 경험, 상호작용, 인지적 과정 등을 통해 지식을 습득하고 이를 바탕으로 새로운 상황에 적응하는 과정이다. 이는 다음과 같은 여러 단계를 거치며, 복잡하고 다면적인 특성을 지닌다 1.1 관찰과 모방인간의 학습은 관찰에서 시작된다. 어린아이는 주변 사람들의 행동을 관찰하고 이를 모방함으로써 초기 학습을 시작한다. 이러한 모방 학습은 언어 습득, 사회적 행동, 기본적인 생활 기술 등을 배우는 데 중요한 역할을 한다. 부모가 사용하는 언어를 듣고 따라 하며 아이는 언어를 배우게 되는 것이 이에 해당한다. 이 과정에서 주변 환경과 상호작용하며 사회적 규범과 문화를 익히게 된다. 1.2 연습과 반복연습과 반복은 인간 학습에서 중요한 요소이다. 새로운..

About AI 2024. 7. 25. 12:39

YOLO와 인공지능 YOLO(You Only Look Once)는 컴퓨터 비전 분야에서 매우 중요한 발전을 이룬 객체 탐지 알고리즘이다. YOLO는 다음과 같은 특징이 있다. 1. 단일 신경망 구조- YOLO는 이미지 전체를 한 번에 입력으로 받아 처리하는 단일 신경망을 사용한다. 이는 다른 객체 탐지 시스템들이 여러 단계를 거쳐 객체를 탐지하는 것과 대조적이다. YOLO는 이미지를 SxS 그리드로 분할하고, 각 그리드 셀별로 바운딩 박스와 클래스 확률을 예측한다. 2. 속도와 정확도의 균형:- YOLO는 이미지를 단 한 번의 평가(pass)로 분석하고 객체를 탐지한다. 이는 프레임별로 빠르게 처리해야 하는 비디오 스트림 분석에 특히 유리하다. YOLO는 처리 속도를 높이면서도 높은 정확도를 유지하는 방..

About AI 2024. 7. 16. 16:04

인공지능과 수치해석 수치해석은 복잡한 수학적 문제를 컴퓨터를 이용해 숫자로 근사하는 과학적 방법론이다. 이를 통해 실제로 해를 구하기 어려운 문제들을 실용적으로 해결할 수 있다. 이런 이유로 인공지능에 적용이 될 수 있고, 구체적으로 적용될 수 있는 것은 다음과 같은 것이 있다.근사와 보간 (Approximation and Interpolation):근사: 특정 함수나 데이터를 더 간단하게 표현하여 계산을 용이하게 하는 것이다. 예를 들어, 복잡한 함수를 다항식과 같은 간단한 형태로 바꿔서 계산할 수 있다. 이 과정에서 원본 함수와 유사한 형태를 갖도록 다항식의 계수를 조정한다.보간: 주어진 데이터 포인트들 사이의 미지의 데이터 포인트를 추정하는 방법이다. 예를 들어, 시간에 따른 온도 측정값이 몇 개 ..

About AI 2024. 7. 15. 14:46

데이터 전처리는 데이터 분석 및 머신 러닝 파이프라인의 기본 단계로, 원시 데이터를 깨끗하고 사용 가능한 형식으로 변환하는 것을 말한다. 전처리의 목표는 데이터의 품질을 높이고 일관성을 유지하며 분석에 적합하도록 하는 것이다. 효과적인 전처리는 머신 러닝 모델의 성능을 크게 향상시킬 수 있다. 데이터 전처리는 다음과 같은 과정을 거친다. 1. 데이터 수집데이터 수집은 데이터 전처리의 기초 단계이다. 데이터베이스, 웹 스크래핑, 센서, 설문 조사 또는 제3자 데이터 제공자 등 다양한 출처에서 데이터를 수집하는 것을 포함한다. 수집된 데이터의 품질은 전처리 파이프라인의 다음 단계에 직접적인 영향을 미친다. 데이터 출처의 신뢰성과 관련성을 보장하는 것이 중요하다. 수집된 데이터는 구조화된 데이터, 반구조화된 ..

강화학습 2024. 7. 9. 18:30