소프트웨어 공장

데이터 불균형 처리 방법과 SMOTE 기법1. 데이터 불균형이란?머신러닝 및 딥러닝 모델을 학습할 때, 데이터셋의 클래스 분포가 균형을 이루는 것이 이상적입니다. 하지만 현실에서는 특정 클래스의 데이터가 매우 적거나 많은 경우가 발생하는데, 이를 데이터 불균형(Imbalanced Data)이라고 합니다.예를 들어, 의료 데이터에서 특정 질병을 가진 환자의 수는 건강한 사람보다 훨씬 적은 경우가 많습니다. 이처럼 데이터 불균형이 심한 경우, 머신러닝 모델은 다수 클래스를 우선적으로 학습하고 소수 클래스에 대한 예측 성능이 떨어지는 문제가 발생할 수 있습니다.2. 데이터 불균형이 문제를 일으키는 이유데이터 불균형이 있는 경우 모델이 학습 과정에서 다음과 같은 문제를 일으킬 수 있습니다.모델이 다수 클래스를 ..

딥러닝 모델의 성능 평가 및 시각화 기법딥러닝 모델을 개발한 후, 해당 모델이 얼마나 잘 동작하는지 평가하는 과정은 매우 중요합니다. 성능 평가를 정확하게 수행해야 모델을 개선하고 최적화할 수 있습니다. 이 글에서는 딥러닝 모델의 성능 평가 방법과 시각화 기법에 대해 설명하고, Python과 TensorFlow/Keras를 활용한 예제 코드를 제공합니다.1. 딥러닝 모델 성능 평가 지표모델의 성능을 평가하는 방법은 문제의 유형(회귀 또는 분류)에 따라 다릅니다.1.1 분류 모델의 성능 평가 지표분류 문제에서는 주로 다음과 같은 지표를 활용합니다.정확도(Accuracy): 전체 샘플 중 올바르게 예측한 비율정밀도(Precision): 모델이 양성(Positive)이라고 예측한 것 중 실제 양성인 비율재현율..

Seq2Seq 모델 개념 및 기초 구현1. Seq2Seq 모델이란?Seq2Seq(Sequence to Sequence) 모델은 입력 시퀀스를 받아 출력 시퀀스로 변환하는 딥러닝 모델입니다. 주로 기계 번역, 텍스트 요약, 챗봇 등의 자연어 처리(NLP) 문제에서 활용됩니다. 이 모델은 RNN(Recurrent Neural Network) 기반의 인코더(Encoder)와 디코더(Decoder) 구조를 갖습니다.1.1 Seq2Seq 모델의 구조Seq2Seq 모델은 크게 두 부분으로 나뉩니다:인코더(Encoder): 입력 시퀀스를 받아 이를 고정된 크기의 컨텍스트 벡터(context vector)로 변환합니다.디코더(Decoder): 인코더의 컨텍스트 벡터를 받아서 원하는 출력 시퀀스를 생성합니다.이 모델은 ..

LSTM(Long Short-Term Memory)과 GRU(Gated Recurrent Unit)의 차이점 및 구현1. 서론딥러닝에서 순환 신경망(Recurrent Neural Network, RNN)은 시퀀스 데이터를 다루는 강력한 도구입니다. 그러나 RNN은 긴 시퀀스를 학습할 때 "장기 의존성 문제(long-term dependency problem)"로 인해 성능이 저하되는 한계를 갖고 있습니다. 이를 해결하기 위해 등장한 대표적인 아키텍처가 LSTM(Long Short-Term Memory) 과 GRU(Gated Recurrent Unit) 입니다.이 글에서는 LSTM과 GRU의 구조적 차이점을 살펴보고, 각각의 동작 원리와 장단점을 분석한 후, TensorFlow/Keras를 활용하여 LST..

RNN(Recurrent Neural Network) 개념 및 구현1. RNN이란?순환 신경망(Recurrent Neural Network, RNN)은 시퀀스 데이터를 다룰 때 유용한 신경망 구조입니다. 기존의 인공신경망(ANN)이나 합성곱 신경망(CNN)은 독립적인 입력을 처리하지만, RNN은 이전 상태를 기억하고 이를 활용하여 현재 입력을 처리하는 특성을 가집니다. 이러한 특성 덕분에 자연어 처리(NLP), 시계열 분석, 음성 인식 등의 분야에서 활발히 사용됩니다.1.1 RNN의 핵심 개념RNN의 가장 큰 특징은 순환 구조입니다. 일반적인 신경망은 입력을 받아 출력을 내보내는 방식이지만, RNN은 이전 상태(hidden state)를 기억하여 다음 계산에 활용합니다. 이를 통해 시간에 따라 변화하는 ..

CNN을 활용한 이미지 분류 모델 구현1. CNN(Convolutional Neural Network) 개요합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)은 이미지와 같은 2차원 데이터의 패턴을 효과적으로 학습할 수 있도록 설계된 신경망입니다. CNN은 일반적으로 다음과 같은 계층을 포함합니다:합성곱 층(Convolutional Layer): 이미지의 특징을 추출하는 계층풀링 층(Pooling Layer): 특징 맵의 차원을 줄이고 중요한 정보를 유지하는 계층완전 연결층(Fully Connected Layer): 추출된 특징을 바탕으로 최종 분류를 수행하는 계층이번 포스팅에서는 CNN을 활용하여 이미지 분류 모델을 구축하는 방법을 단계별로 설명하겠습니다.2. 데이터셋 준비 (..

CNN(Convolutional Neural Network)의 개념 및 동작 원리1. 개요CNN(Convolutional Neural Network, 합성곱 신경망)은 이미지 및 영상 데이터를 다룰 때 주로 사용되는 신경망 모델입니다. 인간의 시각 피질(Visual Cortex)에서 영감을 받아 개발된 CNN은 이미지 내에서 특징을 자동으로 추출하여 분석하는 데 매우 효과적입니다. 기존의 완전 연결 신경망(FC, Fully Connected Layer)보다 학습해야 할 가중치의 수를 줄이고, 공간적 구조를 고려한 학습이 가능하기 때문에 컴퓨터 비전 분야에서 가장 많이 활용됩니다.이 글에서는 CNN의 기본 개념과 동작 원리를 살펴보고, 주요 구성 요소 및 동작 방식에 대해 설명하겠습니다. 또한, 간단한 C..

머신러닝과 SciPy의 연동1. 개요Python에서 머신러닝 작업을 수행할 때 대부분 scikit-learn, TensorFlow, PyTorch와 같은 전용 라이브러리를 활용합니다. 하지만 SciPy 역시 데이터 전처리, 최적화, 통계 분석과 같은 머신러닝의 핵심 작업을 지원하는 기능을 제공합니다. 본 포스팅에서는 SciPy를 활용해 머신러닝 모델을 구축하고, 데이터 분석과 성능 최적화를 진행하는 방법을 알아보겠습니다.2. SciPy와 머신러닝의 관계SciPy는 과학적 컴퓨팅을 위한 라이브러리로, 수치 연산과 통계 분석 기능을 제공합니다. 머신러닝에서 SciPy는 다음과 같은 역할을 수행합니다.데이터 전처리: 희소 행렬(sparse matrix)과 다차원 배열(ndarray) 처리최적화: scipy.o..

역전파 알고리즘(Backpropagation)과 손실 최소화 원리1. 서론딥러닝에서 신경망 모델을 학습시키기 위해서는 손실(loss)을 최소화해야 합니다. 이를 위해 가장 널리 사용되는 방법이 바로 역전파 알고리즘(Backpropagation)입니다. 역전파 알고리즘은 신경망의 가중치와 편향을 조정하여 예측값과 실제값 사이의 오차를 줄이는 핵심적인 최적화 기법입니다.이번 포스팅에서는 역전파 알고리즘의 원리와 수식을 이해하고, 이를 Python 코드로 구현해보겠습니다.2. 신경망의 학습 과정신경망 학습 과정은 다음과 같이 진행됩니다.순전파(Forward Propagation): 입력 데이터를 네트워크에 통과시켜 예측값을 얻습니다.손실 계산(Loss Calculation): 예측값과 실제값의 차이를 손실 함..

SciPy를 활용한 신호 처리와 시계열 데이터 분석1. 개요신호 처리와 시계열 데이터 분석은 과학, 공학, 금융, 의료 등 다양한 분야에서 데이터를 이해하고 활용하는 데 중요한 역할을 합니다. Python의 SciPy 라이브러리는 이러한 작업을 쉽게 수행할 수 있도록 다양한 기능을 제공하고 있습니다. 이번 포스팅에서는 SciPy를 활용하여 신호 처리와 시계열 데이터 분석을 수행하는 방법에 대해 자세히 살펴보겠습니다.2. 시계열 데이터와 신호 처리의 기본 개념2.1 시계열 데이터란?시계열 데이터(Time Series Data)는 일정한 시간 간격으로 수집된 데이터를 의미합니다. 이러한 데이터는 시간에 따라 변화하는 패턴을 분석하고, 예측하거나 이상 징후를 감지하는 데 사용됩니다.예:주식 시장의 일별 주가기..