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IT/AI, 딥러닝35

비용 함수란? 머신러닝 모델의 오차를 측정하는 핵심 개념 머신러닝에서 모델을 학습시킬 때 가장 중요한 기준은 "정확한 예측을 하는가?" 입니다. 그 정확도를 수치화하고, 모델의 성능을 평가하는 핵심 도구가 바로 비용 함수(Cost Function)입니다. 비용 함수는 전체 데이터에서 모델이 얼마나 오차를 내고 있는지를 수치로 표현한 함수이며, 이 값이 작아질수록 모델의 예측이 정답에 가까워진다는 뜻입니다. 이번 글에서는 비용 함수의 개념과 역할, 종류를 쉽고 명확하게 정리해봅니다. 📚 목차1. 비용 함수란 무엇인가?2. 왜 비용 함수가 필요한가?3. 회귀에서의 비용 함수 종류4. 분류에서의 비용 함수 종류5. 비용 함수와 모델 학습의 관계6. 마무리 요약1. 비용 함수란 무엇인가?비용 함수(Cost Function)는 모델이 예측한 값과 실제 값 사이의 전체.. 2025. 4. 7.

종속변수로 구분하는 회귀 vs 분류 문제 – 연속변수·이산변수 완벽 이해하기 머신러닝을 처음 접할 때 가장 먼저 마주하는 질문 중 하나는 "이 문제는 회귀 문제일까, 분류 문제일까?"입니다. 그 해답의 핵심은 바로 **종속변수(타깃 변수)** 에 있습니다. 종속변수가 연속변수인지, 이산변수인지에 따라 문제 유형과 사용하는 알고리즘이 완전히 달라지기 때문이죠. 이번 글에서는 지도학습에서 **회귀 vs 분류 문제의 차이점**을 종속변수의 관점에서 이해하고, 어떤 경우에 어떤 모델을 써야 하는지 정리해봅니다.📚 목차1. 지도학습과 종속변수란?2. 회귀 문제의 종속변수: 연속변수3. 분류 문제의 종속변수: 이산변수 또는 범주형4. 회귀 vs 분류 문제 비교 정리표5. 마무리 요약1. 지도학습과 종속변수란?지도학습(Supervised Learning)은 **입력(X)** 과 **정답(Y.. 2025. 4. 6.

연속변수 vs 이산변수 – 데이터 타입 완전 정복 데이터 분석이나 머신러닝을 배우다 보면 "이건 연속변수인가요, 이산변수인가요?"라는 질문을 자주 접하게 됩니다. 변수의 특성을 제대로 이해하면, 어떤 분석 방법을 써야 할지, 어떤 시각화 기법이나 알고리즘을 적용할지를 명확히 알 수 있게 됩니다. 이번 글에서는 **연속변수(Continuous Variable)** 와 **이산변수(Discrete Variable)** 의 개념을 정리하고, 각 변수의 대표 예시와 머신러닝 적용 시 고려할 점까지 알아보겠습니다.📚 목차1. 변수란 무엇인가?2. 연속변수란?3. 이산변수란?4. 연속변수 vs 이산변수 비교5. 머신러닝 모델 적용 시 주의점6. 마무리 요약1. 변수란 무엇인가?변수(Variable)는 데이터에서 **관찰하거나 측정할 수 있는 속성**을 말합니다... 2025. 4. 6.

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.

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