728x90 MachineLearning_Optimization3 [PYTHON] RLHF 성능 해결을 위한 PPO vs DPO 차이와 보상 모델 편향성 제어하는 7가지 방법 인간 피드백 기반 강화학습(RLHF)은 거대 언어 모델(LLM)을 인간의 의도에 맞게 정렬(Alignment)하는 핵심 기술입니다. 하지만 많은 개발자들이 PPO(Proximal Policy Optimization)의 복잡성과 DPO(Direct Preference Optimization)의 불안정성 사이에서 고민하며, 특히 보상 모델(Reward Model)이 특정 데이터에 편향되어 모델 전체의 성능을 망치는 문제를 겪고 있습니다. 본 포스팅에서는 보상 모델의 편향성을 해결하기 위한 실무적인 방법과 두 알고리즘의 결정적 차이를 심도 있게 분석합니다.1. RLHF의 두 줄기: PPO와 DPO의 아키텍처적 차이점과거에는 보상 모델을 별도로 학습시켜 강화학습을 수행하는 PPO 방식이 주를 이루었으나, 최근에.. 2026. 4. 25. [PYTHON] Label Encoding vs One-hot Encoding 선택 방법 7가지와 모델별 성능 차이 해결 머신러닝 프로젝트의 성패는 모델 알고리즘 선택만큼이나 범주형 데이터(Categorical Data)를 어떻게 수치로 변환하느냐에 달려 있습니다. 단순히 '텍스트를 숫자로 바꾼다'는 개념을 넘어, 우리가 선택한 인코딩 방식은 모델이 데이터 간의 관계를 해석하는 방식 자체를 결정합니다. 본 포스팅에서는 Label Encoding과 One-hot Encoding이 트리 기반 모델(XGBoost, LightGBM 등)과 선형 모델(Logistic Regression, SVM 등)에 미치는 치명적인 영향력을 분석하고, 실무에서 마주하는 성능 저하 문제를 해결하기 위한 7가지 핵심 전략을 전문적인 관점에서 제시합니다.1. 인코딩 방식에 따른 메커니즘 차이 및 모델별 적합성 비교인코딩 방식은 데이터의 차원과 '순서(.. 2026. 4. 19. [PYTHON] Feature Engineering 파이프라인 모듈화 방법 7가지와 하드코딩 해결 차이점 데이터 분석가와 머신러닝 엔지니어가 겪는 가장 흔한 악몽 중 하나는 "훈련 데이터(Train)에서는 잘 작동하던 전처리 코드가 추론(Inference) 단계에서 에러를 뿜거나 성능이 급락하는 현상"입니다. 이는 전처리 단계와 모델 학습 단계가 파편화되어 있기 때문에 발생하는 고질적인 문제입니다. 특히 결측치 처리, 스케일링, 인코딩을 데이터프레임 단위로 수동 관리하면 'Data Leakage(데이터 누수)' 문제에서 자유로울 수 없습니다. 본 포스팅에서는 Scikit-learn(Sklearn) Pipeline을 활용하여 지저분한 전처리 과정을 하나의 깔끔한 모듈로 통합하고, 이를 통해 모델의 재현성을 확보하는 전문적인 엔지니어링 전략을 제시합니다.1. 하드코딩 방식과 Pipeline 모듈화 방식의 치명적.. 2026. 4. 18. 이전 1 다음 728x90
