Stochastic Gradient Descent (SGD) 개요 확률적 경사 하강법(Stochastic Gradient Descent, SGD)은 최적화 문제, 특히 대규모 머신 러닝 모델을 학습시키는 데 자주 사용되는 기법입니다. 이 방법은 비용 함수의 그래디언트를 계산하여 모델의 매개변수를 점진적으로 조정하는 기법입니다. 작동 원리 SGD...

LaTeX 마크다운 수학 표현 (Mathematical Expressions) Markdown과 LaTeX를 사용하여 수학적 표현을 마크다운 문서에 삽입할 수 있습니다. 인라인 LaTeX 수식은 단일 $ 기호를 사용하고, 별도의 줄에 표시된 수식은 이중 $을 사용합니다. LaTeX 수식 인라인 수식 인라인 수식 예: $x + y$는 (...

BERT BERT 관련 설명 BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)는 자연어 처리 (NLP) 작업을 위한 사전 훈련 모델로, 텍스트 데이터를 다루는 클러스터링 작업에도 활용될 수 있습니다. 작업 개요 데이터 수집 및 전처리 클러스터링을 위한 텍스트...

TF-IDF는 텍스트 마이닝과 자연어 처리에서 문서 내 단어의 중요도를 평가하는 데 사용되는 통계적 방법입니다. 이 방법은 문서의 유일한 단어 빈도와 단어가 등장하는 문서의 수를 기반으로 작동합니다. 구성 요소 TF (Term Frequency): 특정 단어가 문서 내에서 얼마나 자주 등장하는지를 나타내는 지표입니다. IDF (Invers...

상관계수, 코사인 유사도, 자카드 계수 1. 상관계수 (Correlation Coefficient) 상관계수는 두 변수 간의 선형 관계의 강도와 방향을 측정합니다. 수식 피어슨 상관계수의 수식은 다음과 같습니다: \(r = \frac{n(\sum xy) - (\sum x)(\sum y)}{\sqrt{[n\sum x^2 - (\sum x)^2][n\...

RMSE 정의 RMSE, 또는 “Root Mean Square Error”는 예측 모델의 정확도를 측정하는 지표입니다. 이는 모델의 예측값과 실제값 간의 차이를 수치적으로 나타내며, 낮은 RMSE 값은 더 정확한 예측을 의미합니다. 수식 간단한 텍스트로 표현한 RMSE의 수식은 다음과 같습니다: \(\text{RMSE} = \sqrt{\frac{\s...

AI 학습을 위한 개발 환경으로 널리 사용되는 Jupyter Notebook의 설치 방법을 단계별로 안내합니다. Jupyter Notebook은 코드를 작성하고 실행 결과를 바로 볼 수 있어 데이터 과학, 기계 학습, 통계 분석 등 여러 분야에서 유용하게 사용됩니다. 1. Python 설치 확인 Jupyter Notebook을 설치하기 전에, 시스...

Understanding Kafka’s manual commit feature is essential, especially when integrating with Java Spring. This document covers the basics of manual commit in Kafka and how to apply it in a Java Sprin...

Kafka, developed at LinkedIn, is widely used for various data processing and handling tasks. Below are its key use cases: 1. Activity Tracking Primary Use: Originally used for tracking user act...

서포트 벡터 머신(SVM) 서포트 벡터 머신(SVM)은 지도 학습 모델 중 하나로, 주로 분류 문제를 해결하는 데 사용됩니다. 이 모델은 데이터 포인트를 분류하기 위해 결정 경계(하이퍼플레인)를 찾는 것을 목표로 합니다. 기본 개념 SVM의 기본 아이디어는 데이터 포인트들을 고차원 공간에 매핑하고, 이들 사이에 가장 넓은 마진을 가지는 결정 경계...