
최근 몇 년 사이, 분석 연구 분야에도 점차 머신러닝(Machine Learning) 기술이 침투하고 있다. 단순한 수치 계산을 넘어, 반복 실험에서 얻어지는 데이터를 기반으로 예측 모델을 구축하고, 정량 분석 결과를 사전에 추정하거나 품질관리를 자동화하려는 시도들이 활발하게 이어지고 있다. 특히 LC-MS/MS 기반의 약물 정량 분석과 같이, 수많은 변수와 복잡한 상관관계가 얽힌 데이터에서는 머신러닝 기법이 유용한 도구가 될 수 있다.그러나 머신러닝 모델의 성능을 보장하려면 단순히 알고리즘을 적용하는 것만으로는 부족하다. 모델이 훈련 데이터에만 적합되고, 새로운 상황에서는 제대로 작동하지 않는 과적합(overfitting) 문제를 피하기 위해서는, 반드시 적절한 검증 방식이 병행되어야 한다. 이때 핵심..
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2025. 7. 11. 20:45
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