[작성자:] TildAlice
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YOLO v8부터 v11까지 성능 벤치마크: 실시간 객체 탐지 모델 선택 가이드
들어가며 YOLO(You Only Look Once)는 실시간 객체 탐지 분야에서 가장 널리 사용되는 딥러닝 모델입니다. 2023년 YOLOv8이 출시된 이후 빠른 속도로 발전하여 2024년에는 v11까지 릴리즈되었습니다. 각 버전마다 성능 개선과 새로운 기능이 추가되면서 어떤 버전을 선택해야 할지 고민하는 개발자들이 많아졌습니다. 이 글에서는 YOLOv8부터 v11까지의 핵심 특징과 성능을…
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Feature Engineering 자동화: Featuretools와 AutoFeat으로 파생변수 생성 효율 10배 높이기
들어가며 데이터 과학 프로젝트에서 Feature Engineering(피처 엔지니어링)은 모델 성능을 좌우하는 핵심 과정입니다. 하지만 수십 개의 파생변수를 수작업으로 만드는 것은 시간이 오래 걸리고 반복적인 작업입니다. 이 글에서는 Featuretools와 AutoFeat 라이브러리를 활용해 파생변수 생성을 자동화하고, 작업 효율을 획기적으로 높이는 방법을 소개합니다. 핵심 포인트: Feature Engineering 자동화로 데이터…
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Python으로 A/B 테스트 분석하기: t-검정부터 베이지안 추론까지 통계적 유의성 검증 완벽 가이드
A/B 테스트란 무엇인가? A/B 테스트는 두 가지 버전(A와 B)을 비교하여 어느 것이 더 나은 성과를 내는지 통계적으로 검증하는 실험 방법입니다. 웹사이트 디자인, 마케팅 캠페인, 제품 기능 등 다양한 분야에서 활용되며, 데이터 기반 의사결정의 핵심 도구입니다. A/B 테스트의 핵심은 ‘우연히 발생한 차이’와 ‘실제 효과로 인한 차이’를…
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Offline RL 완전 정복: 기존 데이터셋만으로 강화학습 에이전트 학습하기 (CQL, IQL, Decision Transformer 비교)
Offline RL이란? Offline Reinforcement Learning(오프라인 강화학습)은 환경과의 실시간 상호작용 없이, 이미 수집된 데이터셋만으로 강화학습 에이전트를 학습하는 패러다임입니다. 기존 Online RL이 환경을 직접 탐험하며 데이터를 수집하는 것과 달리, Offline RL은 과거 로그 데이터, 인간 시연, 또는 다른 정책으로부터 수집된 데이터를 활용합니다. 핵심 아이디어: 비용이 많이 들거나…
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MoE (Mixture of Experts) 아키텍처 완전 정복: Mixtral부터 DeepSeek-MoE까지 구현 원리와 실전 최적화 기법
MoE란 무엇인가? Mixture of Experts (MoE)는 대규모 언어 모델의 파라미터 수를 획기적으로 늘리면서도 실제 연산량은 증가시키지 않는 혁신적인 아키텍처입니다. 2024년 Mixtral, DeepSeek-MoE, Grok-1 등 최신 모델들이 모두 MoE 구조를 채택하면서 AI 업계의 핵심 기술로 자리잡았습니다. MoE의 핵심 아이디어: 모든 전문가(Expert)를 항상 사용하는 대신, 입력에 따라…
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Wavelet Transform vs STFT: 베어링 고장 진단을 위한 최적의 시간-주파수 분석 기법 비교
들어가며 회전 기계 설비의 핵심 부품인 베어링(Bearing)은 비정상 신호(Non-stationary Signal)를 발생시키는 대표적인 고장 요소입니다. 정상 상태에서는 일정한 주파수 패턴을 보이지만, 결함이 발생하면 시간에 따라 주파수 특성이 변화하는 복잡한 신호가 나타납니다. 이러한 비정상 신호를 분석하기 위해 시간-주파수 분석(Time-Frequency Analysis) 기법이 필수적이며, 그 중에서도 STFT(Short-Time Fourier Transform)와…
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시계열 데이터 결측치 처리 완벽 가이드: Forward Fill부터 ARIMA 보간까지 실전 비교
시계열 데이터 결측치, 왜 중요한가? 시계열 데이터를 다루다 보면 센서 오류, 네트워크 장애, 데이터 수집 실패 등으로 인해 결측치가 발생합니다. 일반 데이터와 달리 시계열 데이터는 시간적 순서와 연속성이 중요하기 때문에, 결측치 처리 방법에 따라 분석 결과가 크게 달라질 수 있습니다. 시계열 데이터의 결측치를 제대로 처리하지…
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RLHF로 언어모델 정렬하기: ChatGPT부터 Claude까지의 실전 구현 가이드
RLHF란 무엇인가? RLHF(Reinforcement Learning from Human Feedback)는 인간의 피드백을 활용하여 언어모델을 학습시키는 강화학습 기법입니다. ChatGPT와 Claude 같은 최신 AI 모델들이 우리의 의도를 정확히 이해하고 유용한 답변을 제공할 수 있는 이유가 바로 이 기술 덕분입니다. RLHF는 단순히 다음 단어를 예측하는 언어모델을 “인간이 선호하는 방향”으로 정렬(alignment)시키는 핵심…