Y-스케일링은 머신러닝 모델에서 목표 변수, 즉 출력 (Y) 의 스케일을 조정하는 프로세스를 말합니다.이 프로세스는 Y-값을 공통 척도로 정규화하거나 표준화하는 데 주로 사용되며, 이를 통해 특히 회귀 작업에서 모델의 성능과 수렴을 개선할 수 있습니다.y-스케일링의 의미는 모델의 예측값이 실제 출력과 동일한 척도로 유지되도록 하는 역할과 관련이 있으며, 이는 정확하고 해석 가능한 결과를 얻는 데 매우 중요할 수 있습니다.
머신러닝에서 y-스케일링의 의미는 목표 변수 (Y) 가 특정 범위에 속하거나 특정 분포를 따르도록 변환하는 것을 포함합니다.이 변환은 y-값의 범위가 넓거나 Y의 척도가 입력 특징 (X) 과 크게 다를 때 특히 유용합니다.일반적인 y-스케일링 기법에는 정규화, 표준화, 로그 변환이 포함됩니다.
Y-스케일링은 입력 특징 (X) 과 목표 변수 (Y) 간의 관계가 Y의 척도에 의해 영향을 받을 수 있는 회귀 모델에서 특히 중요합니다. y-값을 스케일링하지 않으면 모델이 훈련 중에 수렴하기 어려워 훈련 시간이 길어지거나 성능이 최적화되지 않을 수 있습니다.또한 y-값을 스케일링하지 않으면 결과가 왜곡될 수 있습니다. 이 경우 특히 기울기 기반 최적화 방법을 사용할 때 모델이 다른 값보다 특정 값을 너무 강조하게 됩니다.
y-스케일링은 특히 회귀 분석과 관련된 응용 분야에서 예측 모델의 정확성과 신뢰성에 직접적인 영향을 미칠 수 있기 때문에 기업에 중요한 의미를 갖습니다.y-값을 적절하게 스케일링하면 모델이 더 효율적으로 학습하고 더 정확한 예측을 수행하며 전반적으로 더 나은 성능을 제공할 수 있습니다.
예를 들어 부동산 가격 책정 모델에서는 y-스케일링을 사용하여 지역마다 크게 달라질 수 있는 주택 가격 (목표 변수) 을 정규화할 수 있습니다.모델을 통해 가격을 조정하면 부동산 특징 (예: 규모, 위치, 편의시설) 과 정규화된 가격 간의 관계를 더 잘 이해할 수 있어 예측이 더 정확해집니다.
재무 예측에서 y-스케일링은 수익, 수익 또는 주가와 같이 규모가 크게 달라질 수 있는 지표를 예측할 때 매우 중요합니다.이러한 값을 스케일링하면 모델을 더 빠르게 수렴하고 보다 일관되고 해석 가능한 예측을 도출할 수 있습니다. 이는 정보에 입각한 비즈니스 결정을 내리는 데 필수적입니다.
게다가 y-스케일링은 해석 가능성이 중요한 시나리오에서 중요합니다.y-값을 공통 범위로 스케일링하면 여러 모델 또는 데이터셋 간의 예측 비교가 쉬워져 의사 결정을 개선하고 결과를 이해관계자와 쉽게 전달할 수 있습니다.
기본적으로 y-스케일링은 머신러닝 모델에서 목표 변수 (Y) 의 스케일을 조정하는 프로세스를 말합니다.기업에서 y-스케일링의 의미는 모델 성능을 개선하고 예측 정확도를 개선하며 다양한 애플리케이션에서 결과가 해석 가능하고 일관되게 유지되도록 하는 능력에 있습니다.기업은 y-스케일링을 구현함으로써 예측 모델을 최적화하고 신뢰할 수 있는 데이터를 기반으로 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다.
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