ML engineer/DIY Machine Learning
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Linear Regression에서 Forward 이해하기ML engineer/DIY Machine Learning 2024. 9. 14. 00:57
Linear Regression 이란?Linear Regression은 선형회귀라는 명칭으로 비단 ML이 아닌 영역에서도 많이 들어보셨을 수 있습니다.말 그대로, 어떤 모델이 데이터셋으로부터 linear(선형) 관계를 가정하고 그 임의의 선형식을 찾아가는(regression) 방법입니다.예를 들어, 택시 요금을 예측하는 모델을 만든다고 가정해 볼 때, 약 10만 건의 택시 이용 로그 데이터를 가지고 있다고 합시다. 각 택시 이용 로그는, 다음 네 가지 feature를 가진다고 칩니다. 1. 이용 시각 및 날짜 (연-월-일-시:분:초) 2. 탑승 거리 (km) 3. 탑승 시간 (분) 4. 이용 요금 (원)Linear 관계를 가정한다라는건, 우리는 다음과 같은 linear equatio..
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Gradient Descent 에 대한 이해ML engineer/DIY Machine Learning 2024. 8. 4. 19:10
배경머신러닝에 있어 매우 중요한 알고리즘인 gradient descent에 대해 알아봅시다.머신러닝, 신경망 네트워크, 딥러닝에 대해 이야길 듣거나 접했다면, 이런 것들이 대부분 gradient descent를 통해 학습되었을 정도로 중요한 알고리즘/방법론인데요,현업에서 종종 "모델이 상관관계를 학습 한다", "이 데이터에 대해 학습시켰다"와 같은 표현을 듣게 되는데요, 이런 표현들이 의미하는 근간에는 결국 gradient descent라는 알고리즘이 사용됩니다.알고리즘으로 풀고자 하는 문제는, f(x)=x2 에 대해 최소값을 찾는 문제라고 칩시다.즉, gradient descent 은 일종의 최적화 테크닉으로, 어떤 함수의 최솟값을 찾는 알고리즘/방법론입니다. (함수를 반전시키면 물론 최댓값을..
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시리즈를 시작하며ML engineer/DIY Machine Learning 2024. 8. 4. 17:38
최근 몇 달간 팀에서 채용을 진행하게 되면서 나름 꽤 한다는(?) "경력직" ML 엔지니어들을 만나 봤지만, 다양한 백그라운드를 가진 분들을 만났습니다.저도 뭐 대단한 사람은 아니지만, 그래도 같이 일하는 동료들로부터 인정도 받고, 나름(?) 고학력에, 근본 있게 C로 모델 학습 하던 시절부터 머신러닝에 몸담아온 사람으로서 아쉬운 점들이 공통적으로 많이 보였습니다.우선 라떼는... 최근에는 머신러닝 유사 포지션들이 많아짐에 따라, 이론적인 기본기부터 탄탄하게 머신러닝을 접한 게 아니라, 협소적인 머신러닝을 접한 분들이 많았습니다.API 또는 이미 학습 완료된 모델을 이용한 단순 응용, ML ops, 다소 오래된 전통적인 통계적 접근 등 최근 우리가 머신러닝 혹은 딥러닝이라 부르는, 좀 더 나아가 언어모델..