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머신러닝기초4

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.

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.

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.

경사하강법(Gradient Descent) 완전 정복 딥러닝 학습의 핵심 알고리즘, 경사하강법! 이름은 낯설지만, 이해하면 신경망 훈련의 전체 구조가 보이기 시작합니다.안녕하세요! 오늘은 딥러닝을 제대로 공부하려면 반드시 알아야 할 개념, 바로 경사하강법(Gradient Descent)에 대해 자세히 알아보려 합니다. 처음엔 수학적으로 느껴질 수 있지만, 개념만 제대로 잡으면 다양한 모델 학습에 자신감이 생기실 거예요.목차1. 경사하강법이란? 2. 경사하강법 수식과 원리 3. 다양한 경사하강법 종류 4. 학습률과 수렴 문제 5. 실전 팁과 주의사항1. 경사하강법이란?경사하강법(Gradient Descent)은 신경망이 최적의 가중치를 찾기 위해 사용하는 최적화 알고리즘입니다. 손실 함수(Loss Function)의 값을 최소화하는 방향으로 파라미터(가중치와.. 2025. 3. 27.

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