ChatGPT (69) 썸네일형 리스트형 머신러닝 알고리즘 소개 목차 머신러닝 개요 지도 학습 알고리즘 비지도 학습 알고리즘 강화 학습 알고리즘 군집화 알고리즘 분류 알고리즘 회귀 알고리즘 앙상블 알고리즘 딥러닝 알고리즘 1. 머신러닝 개요 머신러닝은 컴퓨터가 데이터로부터 학습하고 패턴을 찾아내는 인공지능 기술입니다. 머신러닝은 데이터를 이용하여 모델을 학습하고, 이 모델을 통해 새로운 데이터에 대해 예측하거나 의사결정을 할 수 있습니다. 머신러닝은 크게 지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습으로 나눌 수 있습니다. 지도 학습은 레이블이 있는 데이터를 기반으로 모델을 학습시키는 방식입니다. 예를 들면, 이메일이 스팸인지 아닌지를 분류하는 문제나, 주어진 이미지에서 객체를 인식하는 문제 등이 있습니다. 비지도 학습은 레이블이 없는 데이터를 기반으로 모델을 학습시키는 방식.. 머신러닝이란? 목차 머신러닝 개요 머신러닝의 정의 머신러닝의 역사 머신러닝의 주요 개념과 용어 전통적인 머신러닝 알고리즘 지도학습(Supervised Learning) 회귀 분석(Regression) 분류(Classification) 비지도학습(Unsupervised Learning) 군집화(Clustering) 차원 축소(Dimensionality Reduction) 강화학습(Reinforcement Learning) 전통적인 머신러닝 작업 흐름 데이터 수집과 전처리 특징 추출(Feature Extraction) 모델 선택과 훈련 모델 평가와 예측 전통적인 머신러닝의 장단점 장점 단점 활용 사례 전통적인 머신러닝의 발전 방향 딥러닝과의 관계 실시간 머신러닝(Real-time Machine Learning) 온라인 학.. [Python][ML] 스펙트럴(Spectral) 클러스터링 시각화 예시 1. 클러스터링 소개 1.1 클러스터링의 개념 클러스터링은 비슷한 특성을 가진 데이터들을 그룹화하는 비지도 학습 기법입니다. 데이터들 간의 유사성을 기반으로 서로 비슷한 특성을 가지는 데이터들을 한 그룹으로 묶어주는 작업을 의미합니다. 클러스터링은 데이터 마이닝, 패턴 인식, 이미지 처리, 고객 분류 등 다양한 분야에서 널리 활용되며, 데이터를 탐색적으로 분석하거나 데이터를 압축하고 간결하게 표현하는 데 사용될 수 있습니다. 1.2 클러스터링의 활용 분야 클러스터링은 다양한 분야에서 활용될 수 있습니다. 예를 들어, 마케팅 분야에서 고객들을 서로 비슷한 특성을 가진 그룹으로 나누어 대상 고객들에게 타겟 마케팅 전략을 수립하는 데 활용될 수 있습니다. 또한, 의료 분야에서 환자들을 비슷한 증상이나 질병을 .. [Python][ML] K-Means 클러스터링 시각화 예시 1. 클러스터링에 대한 소개 1.1 클러스터링의 개념과 목적 클러스터링은 비슷한 특징을 가진 데이터들을 그룹으로 묶는 비지도 학습 알고리즘입니다. 클러스터링의 목적은 유사한 데이터를 하나의 그룹으로 묶어 비슷한 특성을 갖고 있는 데이터끼리 더 잘 이해하고 분석하기 위함입니다. 클러스터링은 데이터의 패턴을 발견하고, 유사한 데이터들을 그룹으로 분류하는데 사용됩니다. 예를 들어, 고객 세분화, 이미지 분류, 소셜 미디어 분석 등 다양한 분야에서 활용됩니다. 1.2 클러스터링의 활용 분야 클러스터링은 다양한 분야에서 활용됩니다. 예를 들어, 마케팅 분야에서는 고객을 그룹으로 나누어 특정 그룹의 특성을 파악하여 정확한 마케팅 전략을 수립할 수 있습니다. 또한, 의료 분야에서는 질병 패턴을 분석하여 효과적인 치료.. [Python][인공지능] 혼동 행렬, 정확도, 정밀도, 재현율 예시 1. 소개 1.1 정확도 계산이란? 정확도 계산은 인공지능 모델이 예측한 결과와 실제 값 사이의 일치 여부를 평가하는 방법입니다. 이는 모델의 성능을 정량화하고 개선하기 위해 중요한 지표입니다. 1.2 정확도 계산의 중요성 정확도 계산은 모델의 성능을 평가하고 비교함으로써 모델의 신뢰성을 확인하는 데 도움을 줍니다. 제대로 작동하지 않는 모델은 잘못된 예측을 할 수 있으며, 이는 비용이 크거나 위험한 결과로 이어질 수 있습니다. 따라서 정확한 분류 기능을 가진 모델을 개발하고 평가하기 위해 정확도 계산은 필수적입니다. 이제 다음으로 혼동 행렬에 대해 알아보겠습니다. 2. 혼동 행렬 2.1 TP, FP, TN, FN의 개념 설명 혼동 행렬은 분류 모델의 예측 결과를 비교하여 실제 값과의 일치 여부를 표현하.. [ML] 포아송 분포 (Poisson Distribution)란? 1. 포아송 분포란? 포아송 분포는 불연속 확률 분포로서, 사건이 발생하는 횟수가 주어진 시간이나 공간에서 독립적으로 발생할 때 사용되는 확률 분포입니다. 예를 들어, 단위 시간당 도착하는 고객 수, 단위 면적당 결함 발생 횟수 등의 경우에 포아송 분포가 적용될 수 있습니다. 포아송 분포는 주로 이산 확률 분포로 고객 서비스, 품질 관리, 통신 등 다양한 분야에서 활용됩니다. 이러한 분야에서 사건 발생의 비율 또는 평균 발생 횟수를 예측하는 데 사용할 수 있습니다. 포아송 분포는 비유하자면, 동전 던지기에서 앞면이 나오는 확률이 항상 0.5인 것처럼, 일정한 평균 발생 횟수를 가진 사건들이 독립적으로 발생하는 상황을 모델링하는 분포라고 할 수 있습니다. 포아송 분포의 특징은 다음과 같습니다: 평균 발생 .. [ML] 로그-정규 분포 (Log-Normal Distribution)란? 1. 소개 데이터 분석이나 통계 분야에서 자주 등장하는 분포 중 하나가 로그-정규 분포(Log-Normal Distribution)입니다. 로그-정규 분포는 정규 분포의 로그 값이 정규 분포를 따르는 분포로, 자연계와 사회적 현상, 경제학 등 다양한 분야에서 많이 사용됩니다. 이 분포는 대부분의 값이 양수인 경우에 유용하게 적용될 수 있으며, 특히 금융 데이터, 자연 자원의 분포, 대기 오염 농도 등 다양한 현상을 설명하는데 활용됩니다. 로그-정규 분포를 이해하고 분석하기 위해서는 먼저 정규 분포에 대한 이해가 필요합니다. 따라서 이 블로그에서는 먼저 정규 분포에 대해 소개한 후에 로그-정규 분포에 대해 자세히 설명하고, 파이썬을 활용하여 로그-정규 분포를 시각화하는 예제도 함께 제공하겠습니다. 로그-정.. [ML] 소프트맥스 함수 (Softmax Function)란? 1. 소프트맥스 함수란? 소프트맥스 함수(Softmax function)는 주어진 벡터를 입력으로 받아 각 원소가 0과 1 사이의 값을 가지며, 모든 원소의 합이 1이 되도록 변환해주는 함수입니다. 이 함수는 분류 문제에서 다중 클래스의 확률을 예측하는 데 주로 사용됩니다. 소프트맥스 함수는 입력 벡터의 각 원소가 어떤 클래스에 속할 확률을 나타내도록 변환해줍니다. 예를 들어, 다음과 같은 입력 벡터를 가정해보겠습니다: [1, 2, 3]. 소프트맥스 함수를 적용하면 각 원소를 0과 1 사이의 값으로 변환하고 모든 원소의 합이 1이 되도록 만들어줍니다. 따라서 이 입력 벡터에 소프트맥스 함수를 적용하면 다음과 같은 출력 벡터를 얻을 수 있습니다: [0.090, 0.244, 0.665]. 소프트맥스 함수는 .. 이전 1 2 3 4 ··· 9 다음
