성능 시각화 (Performance Visualization) (1)

순서	분석	단어	내용
1	일반 명사	성능	기계 따위가 지닌 성질이나 기능
		시각화	보이지 않는 것이 일정한 형태로 나타나 보임.
		성능 시각화	기계 따위가 지닌 성질이나 기능이 일정한 형태로 나타나 보임
2	고유 명사	성능 시각화	모델의 학습 과정과 최종 성능을 나타내는 지표(예: 정확도, 손실 등)를 그래프 등 시각적 도구를 사용하여 표현하는 과정
3	사용 이유	성능 시각화	모델의 학습 과정과 성능을 직관적으로 이해하고, 문제점을 파악하여 개선할 수 있도록 돕기 위해서
4	사용 방법	성능 시각화	Matplotlib 라이브러리의 pyplot 모듈을 사용해서 그래프로 출력
5	다른 기술과의 비교	성능 시각화	-

정의

일반 명사

성능	기계 따위가 지닌 성질이나 기능
시각화	보이지 않는 것이 일정한 형태로 나타나 보임.
성능 시각화	기계 따위가 지닌 성질이나 기능이 일정한 형태로 나타나 보임

성능은 기계 따위가 지닌 성질이나 기능을 말합니다.

시각화는 보이지 않는 것이 일정한 형태로 나타나 보이는 것믈 뜻 합니다.

성능과 시각화를 합쳐서 생각해 보면, 기계 따위가 지닌 성질이나 기능이 일정한 형태로 나타나 보이는 것이라고 유추해 볼 수 있을 것 같습니다.

고유 명사를 한 번 알아볼까요?

고유 명사

성능 시각화

모델의 학습 과정과 최종 성능을 나타내는 지표(예: 정확도, 손실 등)를 그래프 등 시각적 도구를 사용하여 표현하는 과정

성능 시각화는 모델의 학습 과정과 최종 성능을 나타내는 지표(예: 정확도, 손실 등)를 그래프 등 시각적 도구를 사용하여 표현하는 과정입니다.

이를 통해 데이터 사이언티스트와 머신러닝 엔지니어는 모델의 성능을 보다 명확하게 이해할 수 있습니다.

예를 들어, 학습 도중 발생하는 오차를 시각화하여 학습이 잘 되고 있는지, 과적합이나 과소 적합이 발생하고 있는지 확인할 수 있습니다.

사용 이유

성능 시각화

모델의 학습 과정과 성능을 직관적으로 이해하고, 문제점을 파악하여 개선할 수 있도록 돕기 위해서

항목	설명
성능 시각화의 목적	모델의 학습 과정과 성능을 직관적으로 이해하고, 문제점을 파악하여 개선할 수 있도록 돕기 위해서
이해도 향상	데이터의 변동과 패턴을 쉽게 파악할 수 있으며, 이를 통해 모델의 성능을 향상시킬 수 있는 방향을 모색할 수 있습니다.
학습 과정 모니터링	학습 곡선, 정확도, 손실 함수 등의 변화를 시각화하여 학습이 잘 되고 있는지, 과적합이나 과소 적합이 발생하고 있는지 확인할 수 있습니다.
문제점 파악	시각화를 통해 모델 학습 중에 발생하는 문제를 빠르게 발견하고 해결할 수 있습니다.
모델 최적화	시각화된 데이터를 바탕으로 모델의 성능을 최적화할 수 있는 방법을 찾을 수 있습니다.
성능 비교	여러 모델의 성능을 시각적으로 비교하여 최적의 모델을 선택할 수 있습니다.

사용 방법

성능 시각화

Matplotlib 라이브러리의 pyplot 모듈을 사용해서 그래프로 출력

성능을 시각화할 때 가장 좋은 방법은 그래프를 사용하는 방법입니다.

그래프를 띄우는 방법으로 plt가 있습니다.

plt는 Python의 데이터 시각화 라이브러리인 Matplotlib의 pyplot 모듈입니다.

pyplot(plt)

plt는 Matplotlib 라이브러리의 pyplot 모듈을 줄여서 부르는 이름입니다.

Matplotlib는 2D 그래프를 그릴 수 있는 강력한 라이브러리로, 데이터 시각화를 위해 널리 사용됩니다.

plt를 사용하는 이유

plt를 사용하면 간단한 코드로 다양한 유형의 그래프를 그릴 수 있습니다

데이터의 패턴과 추세를 시각적으로 이해하기 쉽도록 도와줍니다.

plt 사용 방법

라이브러리 임포트

먼저, matplotlib.pyplot을 임포트합니다.

일반적으로 plt라는 이름으로 임포트합니다.

import matplotlib.pyplot as plt
Python
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데이터 준비

그래프에 사용할 데이터를 준비합니다.

여기서는 간단한 예로 x와 y 값을 리스트로 정의합니다.

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [1, 4, 9, 16, 25]
Python
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그래프 생성

준비된 데이터를 사용하여 그래프를 생성합니다.

plt.plot() 함수를 사용하여 선 그래프를 그립니다.

plt.plot(x, y, label='Squared numbers')
Python
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그래프에 라벨 추가

X축과 Y축의 라벨, 그래프 제목, 범례를 추가해서 출력할 수도 있습니다.

plt.plot(x, y, label='Squared numbers')

plt.xlabel('X-axis')  # X축 라벨 추가
plt.ylabel('Y-axis')  # Y축 라벨 추가
plt.title('Simple Line Plot')  # 그래프 제목 추가
plt.legend()  # 범례 추가

plt.show() # 그래프 표시
Python
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Google Colab

https://colab.research.google.com/drive/1KMNy6LAh_tj1puWWFt9bFaQxVjhNpqnD?usp=sharing

사용 예제

TensorFlow (Keras)

PyTorch

정확도 그래프 (Model Accuracy)

•

Train Accuracy

◦

훈련 데이터셋에 대한 모델의 정확도를 나타냅니다.

•

Validation Accuracy

◦

검증 데이터셋에 대한 모델의 정확도를 나타냅니다.

그래프 설명

•

훈련 정확도(Train Accuracy)가 시간이 지남에 따라 증가하고 있는지 확인합니다. 이는 모델이 훈련 데이터셋에 대해 더 잘 학습하고 있음을 의미합니다.

•

검증 정확도(Validation Accuracy)가 시간이 지남에 따라 증가하는지 확인합니다. 이는 모델이 검증 데이터셋에 대해 더 잘 일반화되고 있음을 의미합니다.

•

훈련 정확도와 검증 정확도 간의 차이가 크다면, 이는 모델이 과적합(overfitting)되고 있을 가능성이 있습니다. 과적합은 모델이 훈련 데이터에는 잘 맞지만 새로운 데이터(검증 데이터)에는 잘 맞지 않는 경우를 의미합니다.

손실 그래프 (Model Loss)

•

Train Loss

◦

훈련 데이터셋에 대한 모델의 손실을 나타냅니다.

•

Validation Loss

◦

검증 데이터셋에 대한 모델의 손실을 나타냅니다.

그래프 설명

•

훈련 손실(Train Loss)이 시간이 지남에 따라 감소하고 있는지 확인합니다. 이는 모델이 훈련 데이터셋에 대해 더 잘 학습하고 있음을 의미합니다.

•

*검증 손실(Validation Loss)**이 시간이 지남에 따라 감소하는지 확인합니다. 이는 모델이 검증 데이터셋에 대해 더 잘 일반화되고 있음을 의미합니다.

•

훈련 손실과 검증 손실 간의 차이가 크다면, 이는 모델이 과적합 되고 있을 가능성이 있습니다.

결과(예시) 및 해석

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훈련 정확도

◦

그래프에서 훈련 정확도(파란색 선)가 에포크(epoch)가 증가함에 따라 점진적으로 증가하고 있습니다. 이는 모델이 훈련 데이터에 대해 잘 학습하고 있음을 나타냅니다.

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검증 정확도

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검증 정확도(주황색 선)는 에포크에 따라 변동이 있지만 전반적으로 큰 증가 없이 유지되거나 약간의 증가세를 보입니다. 이는 모델이 검증 데이터에 대해 잘 일반화되지 않거나, 충분한 검증 데이터가 없을 수도 있음을 나타냅니다.

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훈련 손실

◦

훈련 손실(파란색 선)은 에포크가 진행됨에 따라 감소하고 있습니다. 이는 모델이 훈련 데이터에 대해 점점 더 잘 학습하고 있음을 의미합니다.

◦

검증 손실(주황색 선)은 에포크에 따라 초기에는 약간 증가하거나 변동이 있지만 이후에도 뚜렷한 감소 없이 일정하게 유지되고 있습니다. 이는 모델이 검증 데이터에 대해 잘 일반화되지 못하고 있음을 나타낼 수 있습니다.