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머신러닝 전통모델들 정리 머신러닝이란 단어는 이제 우리 일상에서도 익숙한 개념이 되었습니다. 하지만 막상 머신러닝을 공부하려고 하면 다양한 알고리즘들이 등장해 어디서부터 시작해야 할지 막막하곤 하죠. 그래서 오늘은 머신러닝의 기초이자 가장 **전통적인 알고리즘 4가지**를 소개합니다. 바로 선형 회귀(Linear Regression), 로지스틱 회귀(Logistic Regression), SVM(Support Vector Machine), 결정 트리(Decision Tree)입니다. 이 모델들은 머신러닝의 입문자뿐만 아니라 실무에서도 여전히 많이 사용되고 있으며, 알고리즘의 핵심 개념을 이해하는 데 큰 도움을 줍니다. 각 알고리즘의 원리, 특징, 사용 예시를 함께 정리해보겠습니다.📚 목차1. 선형 회귀 (Linear Regre.. 2025. 4. 5.

한눈에 보는 머신러닝 학습 방식 비교표 (지도학습, 비지도학습, 강화학습) 📚 목차1. 머신러닝의 세 가지 학습 방식1-1. 왜 학습 방식 구분이 중요할까?1-2. 세 가지 학습 방식 요약2. 지도학습 (Supervised Learning)2-1. 원리와 특징2-2. 사용 사례3. 비지도학습 (Unsupervised Learning)3-1. 원리와 특징3-2. 사용 사례4. 강화학습 (Reinforcement Learning)4-1. 원리와 특징4-2. 사용 사례5. 세 학습 방식 요약 및 선택 팁 1. 머신러닝의 세 가지 학습 방식1-1. 왜 학습 방식 구분이 중요할까?머신러닝에서 데이터를 어떻게 학습하느냐에 따라 **알고리즘의 종류와 적용 방식이 완전히 달라집니다.** 대표적인 방식은 지도학습(Supervised Learning), 비지도학습(Unsupervised Lea.. 2025. 4. 4.

델타 룰(Delta Rule) 완벽 정리 - 퍼셉트론과 경사하강법의 기초 📚 목차1. 델타 룰이란? - 1-1. 정의와 등장 배경 - 1-2. 퍼셉트론 학습에서의 델타 룰 2. 델타 룰의 수식과 원리 - 2-1. 수식으로 살펴보기 - 2-2. 경사하강법과의 연결 3. 델타 룰의 작동 방식 - 3-1. 단계별 학습 흐름 - 3-2. 학습률의 역할 4. 실전 예시와 코드 구현 - 4-1. 간단한 파이썬 구현 - 4-2. 학습 결과 분석 5. 마무리 요약1. 델타 룰이란?1-1. 정의와 등장 배경델타 룰(Delta Rule)은 1960년대에 개발된 가장 기초적인 형태의 신경망 학습 알고리즘 중 하나입니다. 출력값과 실제값의 차이(오차)를 계산한 후, 이 오차를 바탕으로 가중치를 조금씩 수정하면서 학습을 진행하는 방식입니다. 이 방식은 현재까지도 딥러닝에서 사용하는 오차 역전파(b.. 2025. 4. 3.

딥러닝 모멘텀(Momentum) 완전 정리 - 개념, 원리, 수식, 실전 적용 딥러닝 모멘텀(Momentum) 완전 정리 - 개념, 원리, 수식, 실전 적용📚 목차1. 모멘텀이란 무엇인가? - 1-1. 기본 경사하강법의 한계 - 1-2. 모멘텀의 정의와 개념 2. 모멘텀의 수식과 작동 원리 - 2-1. 수식으로 이해하는 모멘텀 - 2-2. 시각적으로 이해하기 3. 모멘텀의 장점과 효과 - 3-1. 진동 감소와 빠른 수렴 - 3-2. 실제 사례와 효과 분석 4. 실전에서의 모멘텀 활용 - 4-1. 하이퍼파라미터 설정 - 4-2. Nesterov Momentum 5. 정리 및 마무리1. 모멘텀이란 무엇인가?1-1. 기본 경사하강법의 한계딥러닝에서 가장 기본적인 학습 방법은 경사하강법(Gradient Descent)입니다. 하지만 이 방식은 손실 함수의 형태가 복잡하거나 굴곡이 심할 .. 2025. 4. 2.

지도학습 문제, 회귀야? 분류야? 모델 선택법까지 완벽 가이드 머신러닝에서 가장 먼저 마주치는 질문이 있습니다. "이 문제는 회귀인가요? 분류인가요?" 지도학습(Supervised Learning)은 크게 회귀(Regression)와 분류(Classification) 두 가지로 나뉘며, 문제의 목표에 따라 선택해야 할 모델도 달라집니다. 이번 글에서는 회귀와 분류 문제의 차이를 이해하고, 각 문제에 어떤 머신러닝 모델이 적합한지 한눈에 정리해보겠습니다.📚 목차1. 지도학습이란 무엇인가?2. 회귀 문제란?3. 분류 문제란?4. 문제 유형에 따른 모델 선택 가이드5. 마무리 및 요약1. 지도학습이란 무엇인가?지도학습(Supervised Learning)은 입력 데이터와 정답(Label)이 함께 주어지는 데이터를 기반으로 모델을 학습시키는 방식입니다. 목표는 새로운 입.. 2025. 4. 1.

비지도학습 완벽 이해: 라벨 없이 배우는 인공지능의 핵심 📚 목차1. 비지도 학습이란 무엇인가?1-1. 비지도 학습의 정의1-2. 지도 학습과의 차이점2. 비지도 학습의 주요 알고리즘2-1. 클러스터링 (K-means, DBSCAN 등)2-2. 차원 축소 (PCA, t-SNE 등)2-3. 오토인코더와 신경망 기반 방법3. 비지도 학습의 활용 사례3-1. 이상 탐지 및 패턴 분석3-2. 추천 시스템4. 비지도 학습을 위한 실전 팁4-1. 전처리 및 피처 스케일링 중요성4-2. 알고리즘 선택 기준5. 마무리 및 요약1. 비지도 학습이란 무엇인가?1-1. 비지도 학습의 정의머신러닝에서 가장 흥미로운 영역 중 하나는 바로 비지도 학습(Unsupervised Learning)입니다. 비지도 학습은 지도 학습처럼 데이터에 '정답'이 주어지지 않는 방식으로, 알고리즘이 .. 2025. 4. 1.

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