이번에는 Supervised Learning (지도학습)에 데하여 한번 알아보겠습니다. Supervised Learning (지도학습) 이란?지도학습은 Machine Learning(기계학습)의 한 분야로, 입력 데이터와 그에 대응하는 정답(레이블)을 함께 제공받아 학습하는 방법입니다. 이 과정을 통해 알고리즘은 새로운 입력 데이터에 대해 정확한 출력을 예측할 수 있는 모델을 만듭니다. 주요한 특징들에 데하여 더 살펴보면 1. 레이블이 있는 데이터 사용 각 데이터 포인트에는 입력값과 그에 대응하는 정답이 함께 제공됩니다.예를 들어, 이미지 분류 작업에서는 이미지(입력)와 그 이미지가 나타내는 객체의 이름(출력)이 쌍을 이룹니다.사진과 그 사진의 태그(예: "강아지", "고양이")가 쌍으로 주어지면, 모델..
이번에는 Supervised Learning (지도학습)에 데한 개념에 데하여 한번 알아보겠습니다.Supervised Learning (지도학습)지도학습은 머신러닝의 한 분야로, 라벨이 있는 데이터를 기반으로 학습하는 알고리즘입니다.입력 데이터와 이에 상응하는 출력 값(목표 또는 라벨)이 주어지며, 모델은 이 데이터를 통해 학습하여 새로운 입력에 대해 예측을 수행할 수 있습니다.지도학습은 크게 회귀(Regression)와 분류(Classification)로 나뉩니다.Regression (회귀)회귀는 연속적인 숫자 값을 예측하는 문제를 다룹니다.예를 들어, 주택의 면적, 방 개수, 위치 등을 기반으로 주택 가격을 예측하는 경우가 이에 해당합니다.회귀 문제에서는 예측하려는 값이 연속적인 숫자로 표현됩니다.예..
이번글부터는 Machine Learning (머신러닝)에 데하여 한번 알아보도록 하겠습니다.Machine Learning 소개Machine Learning (기계학습)은 무엇일까요? 머신러닝은 인공지능의 한 분야로, 데이터에서 패턴을 학습하고 예측하거나 의사 결정을 내리는 알고리즘을 사용합니다.사람의 개입 없이도 스스로 성능을 개선할 수 있는 능력을 가진 시스템입니다.또한 주요 특징은 데이터를 통해 학습하면서 지속적으로 성능을 향상시키는 모델입니다.그러면 한번 예시를 들어서 머신러닝이 없다면 어떻게 될까요?머신러닝이 없다면? (스팸메일 예시)전통적 접근: 스팸으로 의심되는 단어에 대한 블랙리스트를 구축하고, 새로운 단어가 있을 때마다 추가합니다.이 과정에는 스팸으로 의심되는 단어를 정하기 위해 전문가가 ..
