전체 글59 KNN(K-Nearest Neighbors) vs Naive Bayes - 분류 모델 성능 비교 및 최적화 머신러닝에서 분류(Classification) 문제를 해결하기 위한 알고리즘은 매우 다양하게 존재합니다. 그중에서 K-최근접 이웃(K-Nearest Neighbors, KNN)과 나이브 베이즈(Naive Bayes)는 기본 개념이 간단하면서도 실제 응용에서 좋은 성능을 보이는 대표적인 지도학습 알고리즘으로 꼽을 수 있습니다. 두 모델 모두 분류에 효과적이지만 작동 방식, 전제 조건, 성능 측면에서 큰 차이가 있습니다. 이번에는 두 알고리즘의 특징을 실제 코드 예제와 함께 비교하고, 어떤 상황에서 더 효과적인지를 한 번 살펴보도록 하겠습니다.1. K-최근접 이웃(KNN) 알고리즘의 이해와 구현KNN은 가장 직관적인 분류 알고리즘 중 하나로, 학습 과정이 거의 없고 예측 시점에서 거리 기반 계산을 통해 분류.. 2025. 4. 2. 머신러닝에서의 Logistic Regression vs SVM(Support Vector Machine) 비교 분석 머신러닝에서 분류 문제를 해결하기 위한 대표적인 알고리즘으로는 로지스틱 회귀(Logistic Regression)와 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine, SVM)을 예로 들 수 있습니다. 두 알고리즘 모두 지도 학습(supervised learning)의 일종으로, 입력 데이터를 바탕으로 결과를 예측하는 데 사용되고 있습니다. 그러나 동작 원리, 수학적 기반, 성능 특성에서 차이가 있어서, 데이터의 특성과 문제 유형에 따라 적절한 알고리즘을 선택하는 것이 중요합니다. 이번 글에서는 로지스틱 회귀와 SVM의 개념과 특징을 설명하고, 실제로 어떤 상황에서 어떤 알고리즘이 더 적합한지 한 번 비교해 보겠습니다.1. 로지스틱 회귀의 특징과 활용로지스틱 회귀는 분류 문제를 해결하기 위한 통.. 2025. 4. 2. PyTorch로 이미지 분류 모델 만들기 - 딥러닝 시작하기 딥러닝은 머신러닝의 하위 분야에 속하며, 인공신경망을 활용하여 사람의 뇌처럼 데이터를 학습하고 예측하는 모델을 만드는 기술입니다. 최근에는 이미지, 음성, 텍스트 등 다양한 분야에서 딥러닝이 활용되고 있으며, 그 중에서도 이미지 분류는 딥러닝 모델이 특히 강점을 보이는 분야 중 하나입니다. 이번 글에서는 PyTorch를 사용하여 간단한 이미지 분류 모델을 만드는 과정을 다루어보겠습니다. 실습 위주로 진행하며, 데이터셋 로딩부터 모델 학습, 평가까지 전체 흐름을 단계별로 살펴가 보겠습니다.1. 데이터셋 준비와 전처리딥러닝 모델을 학습시키기 위해 가장 먼저 해야 할 일은, 적절한 데이터셋을 준비하는 것입니다. PyTorch에서는 torchvision 라이브러리를 통해 다양한 이미지 데이터셋을 쉽게 불러올 수.. 2025. 4. 1. 머신러닝 분류모델 실전 구축 (scikit-learn + pandas) – 예제부터 평가까지 머신러닝에서 분류(Classification)는 가장 기본이면서도 실무에서 자주 활용되는 알고리즘 중 하나입니다. 특히 파이썬에서는 scikit-learn과 pandas 라이브러리를 활용해 손쉽게 분류 모델을 구축할 수 있습니다. 실제 분석가들 사이에서 정말 많이 쓰이는 패키지이기도 합니다. 이번 글에서는 실제 데이터를 활용하여 머신러닝 분류모델을 구성하고 평가하는 전 과정을 다루어 보도록 하겠습니다. 전체 흐름은 데이터 불러오기, 전처리, 모델 훈련, 예측, 평가까지 단계별로 나눠 진행되며, 함께 살펴보겠습니다.1. 데이터 준비 및 전처리머신러닝의 출발점은 양질의 데이터입니다. pandas를 사용하면 다양한 형식의 데이터를 간단하게 불러오고 조작할 수 있습니다. 여기서는 예제로 자주 사용되는 붓꽃(Ir.. 2025. 4. 1. 리눅스에서 Python 웹서버 배포하기 (Gunicorn, Nginx 환경 구성) 리눅스 (Linux) 환경에서 Python 웹 서버 환경을 배포해보는 과정을 다루고, 간단하게 실습을 해 보겠습니다. 해당 글에서는 Gunicorn을 WSGI 서버로 사용하고, Nginx를 프록시 서버로 설정하는 과정을 하나하나 따라할 수 있도록 구성을 하려 합니다. 잘 모르는 초보자도 바로 실습 가능하도록 명령어 및 설정 파일을 함께 제공하여 보겠습니다.1. Python 웹 서버란?우선 시작하기 전에, Python 웹 서버에 대해 알아가 보겠습니다. Python 웹 서버는 사용자의 요청을 처리하고 응답을 반환하는 애플리케이션을 말합니다. 일반적으로 Flask, Django 같은 프레임워크를 통해 웹 서버 애플리케이션을 작성하고, Gunicorn과 같은 WSGI 서버를 통해 실제 운영 환경에 배포하게 됩.. 2025. 3. 27. pandas 기초정리 (Series vs DataFrame 차이와 예제) – 데이터분석 뿐만 아니라, 모든 데이터 활용에 사용되는 만능 라이브러리 Python에서 데이터를 다룰 때 가장 많이 사용하는 라이브러리 중 하나가 바로 pandas입니다. 필자가 회사에서도 Python 코드를 종종 쓰곤 하는데, 가장 많이 쓰는 라이브러리 중 하나라고 할 수 있겠습니다. 데이터분석 뿐만 아니라, 어떤 분석과 어떤 기능을 사용했더라도 결과 데이터를 저장할 때 보통 pandas dataframe을 사용하여 저장하곤 하빈다. 그만큼 pandas는 표 형태의 데이터를 쉽게 다루기 위한 다양한 기능을 제공하며, 분석, 전처리, 시각화 등 거의 모든 데이터 작업에서 핵심 역할을 합니다. pandas는 크게 1차원 Series와 2차원 이상의 DataFrame이라는 두 가지 주요 데이터 구조를 제공합니다. 이번 글에서는 이 두 구조의 개념과 함께 간단한 예제를 통해 어떻.. 2025. 3. 27. 이전 1 2 3 4 ··· 10 다음
