1. 교차 검증 (Cross-Validation)
- 정의: 모델의 성능을 평가하기 위해 데이터를 여러 번 나누어 학습하고 검증하는 기법입니다.
- 설명: 교차 검증은 데이터를 여러 번 나누어 모델을 학습하고 평가함으로써 데이터에 대한 일반화 성능을 높입니다. 대표적인 방법으로 k-겹 교차 검증이 있습니다.
- 참고 링크: [교차 검증의 개념](https://towardsdatascience.com/cross-validation-and-model-evaluation-in-machine-learning-71d9f32e99e2)
2. 하이퍼파라미터 튜닝 (Hyperparameter Tuning)
- 정의: 모델의 성능을 최적화하기 위해 하이퍼파라미터 값을 조정하는 과정입니다.
- 설명: 하이퍼파라미터 튜닝은 모델이 최상의 성능을 내도록 학습률, 에포크 수 등 여러 설정 값을 조정하는 과정입니다. 랜덤 서치와 그리드 서치가 대표적인 방법입니다.
- 참고 링크: [하이퍼파라미터 튜닝 가이드](https://machinelearningmastery.com/hyperparameter-optimization/)
3. 생성 모델 (Generative Model)
- 정의: 새로운 데이터를 생성할 수 있는 모델입니다.
- 설명: 생성 모델은 기존 데이터를 학습하여 비슷한 데이터 샘플을 생성할 수 있습니다. GAN이나 VAE 같은 모델이 있으며, 이미지 생성, 텍스트 생성 등 다양한 분야에 활용됩니다.
- 참고 링크: [생성 모델의 이해](https://www.ibm.com/cloud/learn/generative-models)
4. 스팸 필터링 (Spam Filtering)
- 정의: 메시지를 분석하여 스팸(불필요한 메시지)과 정상 메시지를 구분하는 기술입니다.
- 설명: 스팸 필터링은 머신러닝 및 NLP 기술을 활용해 이메일이나 문자 메시지에서 스팸을 자동으로 감지하고 차단합니다. 정밀도와 재현율 평가가 중요합니다.
- 참고 링크: [스팸 필터링 이해하기](https://towardsdatascience.com/spam-filtering-in-nlp-e87b30c6f5b0)
5. 데이터 증강 (Data Augmentation)
- 정의: 모델 학습 시 데이터를 인위적으로 늘리는 기법입니다.
- 설명: 데이터 증강은 기존 데이터를 변형하여 데이터 양을 늘림으로써 모델의 성능을 높입니다. 특히 이미지 분류와 같은 작업에서 유용하며, 회전, 크기 조절, 색상 변경 등의 변형 기법이 자주 사용됩니다.
- 참고 링크: [데이터 증강 기법 소개](https://towardsdatascience.com/data-augmentation-how-to-use-deep-learning-when-you-have-limited-data-part-2-493974f18a51)
6. 차원 축소 (Dimensionality Reduction)
- 정의: 고차원 데이터를 저차원으로 변환하여 분석하는 기법입니다.
- 설명: 차원 축소는 데이터의 주요 정보를 유지하면서 변수를 줄여 모델 학습의 속도와 정확성을 높입니다. PCA(주성분 분석)와 t-SNE가 대표적인 방법입니다.
- 참고 링크: [차원 축소의 이해](https://www.analyticsvidhya.com/blog/2020/07/dimensionality-reduction-techniques/)
7. 지식 그래프 (Knowledge Graph)
- 정의: 개념과 관계를 노드와 엣지로 연결한 데이터베이스입니다.
- 설명: 지식 그래프는 데이터의 구조적 관계를 이해하고 추론하는 데 유용하며, 주로 추천 시스템이나 검색 엔진에서 사용됩니다. 구글의 지식 패널에 활용되는 기술이기도 합니다.
- 참고 링크: [지식 그래프 개념](https://www.dataversity.net/what-is-a-knowledge-graph/)
8. 상태 공간 모델 (State Space Model)
- 정의: 시간에 따른 동적 시스템을 모델링하는 방식입니다.
- 설명: 상태 공간 모델은 시스템의 현재 상태와 미래 상태 간의 관계를 정의하며, 예측 문제나 시간 시계열 데이터 분석에 자주 사용됩니다. Kalman 필터가 대표적인 예입니다.
- 참고 링크: [상태 공간 모델 이해하기](https://en.wikipedia.org/wiki/State-space_representation)
9. 블렌딩 (Blending)
- 정의: 여러 모델의 예측을 조합하여 최종 결과를 도출하는 방법입니다.
- 설명: 블렌딩은 모델 앙상블의 일종으로, 여러 모델의 장점을 결합해 예측 성능을 향상시킵니다. 주로 캐글 대회 등에서 성능을 높이기 위해 사용됩니다.
- 참고 링크: [모델 블렌딩 설명](https://mlwave.com/kaggle-ensembling-guide/)
10. 배치 학습 (Batch Learning)
- 정의: 모델 학습 시 전체 데이터셋을 한 번에 사용하는 방법입니다.
- 설명: 배치 학습은 모든 데이터를 한 번에 처리하기 때문에 모델을 업데이트할 필요가 없는 경우에 유용합니다. 새로운 데이터가 추가될 때마다 다시 학습을 해야 한다는 단점이 있습니다.