반응형 머신러닝에서 가중치 부여 방법: 실용적인 팁과 예제 머신러닝의 세계에서 **가중치(weight)**는 모델이 학습하는 데 있어 가장 중요한 요소 중 하나입니다. 가중치는 입력 데이터에 대한 피처의 중요성을 나타내며, 적절한 가중치 설정은 모델 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다. 이번 블로그에서는 머신러닝 가중치 부여 방법에 대해 깊이 있게 다루고, 실제 사례와 통계 자료를 통해 그 중요성을 강조하겠습니다. 1. 가중치란 무엇인가? 가중치는 **신경망(neural network)**을 포함한 다양한 머신러닝 모델에서 각 입력 특성(input feature)의 중요도를 나타냅니다. 각 특성에 가중치를 곱한 후 모든 가중치의 총합을 통해 최종 출력을 만들어냅니다. 예를 들어, 신경망에서는 데이터를 처리할 때, 각 뉴런(neuron)에서 이전 .. 2025. 2. 9. 이전 1 다음 반응형