๋ณธ๋ฌธ ๋ฐ”๋กœ๊ฐ€๊ธฐ

์ง€๋„ํ•™์Šต5

์ข…์†๋ณ€์ˆ˜๋กœ ๊ตฌ๋ถ„ํ•˜๋Š” ํšŒ๊ท€ vs ๋ถ„๋ฅ˜ ๋ฌธ์ œ – ์—ฐ์†๋ณ€์ˆ˜·์ด์‚ฐ๋ณ€์ˆ˜ ์™„๋ฒฝ ์ดํ•ดํ•˜๊ธฐ ๋จธ์‹ ๋Ÿฌ๋‹์„ ์ฒ˜์Œ ์ ‘ํ•  ๋•Œ ๊ฐ€์žฅ ๋จผ์ € ๋งˆ์ฃผํ•˜๋Š” ์งˆ๋ฌธ ์ค‘ ํ•˜๋‚˜๋Š” "์ด ๋ฌธ์ œ๋Š” ํšŒ๊ท€ ๋ฌธ์ œ์ผ๊นŒ, ๋ถ„๋ฅ˜ ๋ฌธ์ œ์ผ๊นŒ?"์ž…๋‹ˆ๋‹ค. ๊ทธ ํ•ด๋‹ต์˜ ํ•ต์‹ฌ์€ ๋ฐ”๋กœ **์ข…์†๋ณ€์ˆ˜(ํƒ€๊นƒ ๋ณ€์ˆ˜)** ์— ์žˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค. ์ข…์†๋ณ€์ˆ˜๊ฐ€ ์—ฐ์†๋ณ€์ˆ˜์ธ์ง€, ์ด์‚ฐ๋ณ€์ˆ˜์ธ์ง€์— ๋”ฐ๋ผ ๋ฌธ์ œ ์œ ํ˜•๊ณผ ์‚ฌ์šฉํ•˜๋Š” ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜์ด ์™„์ „ํžˆ ๋‹ฌ๋ผ์ง€๊ธฐ ๋•Œ๋ฌธ์ด์ฃ . ์ด๋ฒˆ ๊ธ€์—์„œ๋Š” ์ง€๋„ํ•™์Šต์—์„œ **ํšŒ๊ท€ vs ๋ถ„๋ฅ˜ ๋ฌธ์ œ์˜ ์ฐจ์ด์ **์„ ์ข…์†๋ณ€์ˆ˜์˜ ๊ด€์ ์—์„œ ์ดํ•ดํ•˜๊ณ , ์–ด๋–ค ๊ฒฝ์šฐ์— ์–ด๋–ค ๋ชจ๋ธ์„ ์จ์•ผ ํ•˜๋Š”์ง€ ์ •๋ฆฌํ•ด๋ด…๋‹ˆ๋‹ค.๐Ÿ“š ๋ชฉ์ฐจ1. ์ง€๋„ํ•™์Šต๊ณผ ์ข…์†๋ณ€์ˆ˜๋ž€?2. ํšŒ๊ท€ ๋ฌธ์ œ์˜ ์ข…์†๋ณ€์ˆ˜: ์—ฐ์†๋ณ€์ˆ˜3. ๋ถ„๋ฅ˜ ๋ฌธ์ œ์˜ ์ข…์†๋ณ€์ˆ˜: ์ด์‚ฐ๋ณ€์ˆ˜ ๋˜๋Š” ๋ฒ”์ฃผํ˜•4. ํšŒ๊ท€ vs ๋ถ„๋ฅ˜ ๋ฌธ์ œ ๋น„๊ต ์ •๋ฆฌํ‘œ5. ๋งˆ๋ฌด๋ฆฌ ์š”์•ฝ1. ์ง€๋„ํ•™์Šต๊ณผ ์ข…์†๋ณ€์ˆ˜๋ž€?์ง€๋„ํ•™์Šต(Supervised Learning)์€ **์ž…๋ ฅ(X)** ๊ณผ **์ •๋‹ต(Y.. 2025. 4. 6.
๋จธ์‹ ๋Ÿฌ๋‹ ์ „ํ†ต๋ชจ๋ธ๋“ค ์ •๋ฆฌ ๋จธ์‹ ๋Ÿฌ๋‹์ด๋ž€ ๋‹จ์–ด๋Š” ์ด์ œ ์šฐ๋ฆฌ ์ผ์ƒ์—์„œ๋„ ์ต์ˆ™ํ•œ ๊ฐœ๋…์ด ๋˜์—ˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค. ํ•˜์ง€๋งŒ ๋ง‰์ƒ ๋จธ์‹ ๋Ÿฌ๋‹์„ ๊ณต๋ถ€ํ•˜๋ ค๊ณ  ํ•˜๋ฉด ๋‹ค์–‘ํ•œ ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜๋“ค์ด ๋“ฑ์žฅํ•ด ์–ด๋””์„œ๋ถ€ํ„ฐ ์‹œ์ž‘ํ•ด์•ผ ํ• ์ง€ ๋ง‰๋ง‰ํ•˜๊ณค ํ•˜์ฃ . ๊ทธ๋ž˜์„œ ์˜ค๋Š˜์€ ๋จธ์‹ ๋Ÿฌ๋‹์˜ ๊ธฐ์ดˆ์ด์ž ๊ฐ€์žฅ **์ „ํ†ต์ ์ธ ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜ 4๊ฐ€์ง€**๋ฅผ ์†Œ๊ฐœํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค. ๋ฐ”๋กœ ์„ ํ˜• ํšŒ๊ท€(Linear Regression), ๋กœ์ง€์Šคํ‹ฑ ํšŒ๊ท€(Logistic Regression), SVM(Support Vector Machine), ๊ฒฐ์ • ํŠธ๋ฆฌ(Decision Tree)์ž…๋‹ˆ๋‹ค. ์ด ๋ชจ๋ธ๋“ค์€ ๋จธ์‹ ๋Ÿฌ๋‹์˜ ์ž…๋ฌธ์ž๋ฟ๋งŒ ์•„๋‹ˆ๋ผ ์‹ค๋ฌด์—์„œ๋„ ์—ฌ์ „ํžˆ ๋งŽ์ด ์‚ฌ์šฉ๋˜๊ณ  ์žˆ์œผ๋ฉฐ, ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜์˜ ํ•ต์‹ฌ ๊ฐœ๋…์„ ์ดํ•ดํ•˜๋Š” ๋ฐ ํฐ ๋„์›€์„ ์ค๋‹ˆ๋‹ค. ๊ฐ ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜์˜ ์›๋ฆฌ, ํŠน์ง•, ์‚ฌ์šฉ ์˜ˆ์‹œ๋ฅผ ํ•จ๊ป˜ ์ •๋ฆฌํ•ด๋ณด๊ฒ ์Šต๋‹ˆ๋‹ค.๐Ÿ“š ๋ชฉ์ฐจ1. ์„ ํ˜• ํšŒ๊ท€ (Linear Regre.. 2025. 4. 5.
ํ•œ๋ˆˆ์— ๋ณด๋Š” ๋จธ์‹ ๋Ÿฌ๋‹ ํ•™์Šต ๋ฐฉ์‹ ๋น„๊ตํ‘œ (์ง€๋„ํ•™์Šต, ๋น„์ง€๋„ํ•™์Šต, ๊ฐ•ํ™”ํ•™์Šต) ๐Ÿ“š ๋ชฉ์ฐจ1. ๋จธ์‹ ๋Ÿฌ๋‹์˜ ์„ธ ๊ฐ€์ง€ ํ•™์Šต ๋ฐฉ์‹1-1. ์™œ ํ•™์Šต ๋ฐฉ์‹ ๊ตฌ๋ถ„์ด ์ค‘์š”ํ• ๊นŒ?1-2. ์„ธ ๊ฐ€์ง€ ํ•™์Šต ๋ฐฉ์‹ ์š”์•ฝ2. ์ง€๋„ํ•™์Šต (Supervised Learning)2-1. ์›๋ฆฌ์™€ ํŠน์ง•2-2. ์‚ฌ์šฉ ์‚ฌ๋ก€3. ๋น„์ง€๋„ํ•™์Šต (Unsupervised Learning)3-1. ์›๋ฆฌ์™€ ํŠน์ง•3-2. ์‚ฌ์šฉ ์‚ฌ๋ก€4. ๊ฐ•ํ™”ํ•™์Šต (Reinforcement Learning)4-1. ์›๋ฆฌ์™€ ํŠน์ง•4-2. ์‚ฌ์šฉ ์‚ฌ๋ก€5. ์„ธ ํ•™์Šต ๋ฐฉ์‹ ์š”์•ฝ ๋ฐ ์„ ํƒ ํŒ 1. ๋จธ์‹ ๋Ÿฌ๋‹์˜ ์„ธ ๊ฐ€์ง€ ํ•™์Šต ๋ฐฉ์‹1-1. ์™œ ํ•™์Šต ๋ฐฉ์‹ ๊ตฌ๋ถ„์ด ์ค‘์š”ํ• ๊นŒ?๋จธ์‹ ๋Ÿฌ๋‹์—์„œ ๋ฐ์ดํ„ฐ๋ฅผ ์–ด๋–ป๊ฒŒ ํ•™์Šตํ•˜๋Š๋ƒ์— ๋”ฐ๋ผ **์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜์˜ ์ข…๋ฅ˜์™€ ์ ์šฉ ๋ฐฉ์‹์ด ์™„์ „ํžˆ ๋‹ฌ๋ผ์ง‘๋‹ˆ๋‹ค.** ๋Œ€ํ‘œ์ ์ธ ๋ฐฉ์‹์€ ์ง€๋„ํ•™์Šต(Supervised Learning), ๋น„์ง€๋„ํ•™์Šต(Unsupervised Lea.. 2025. 4. 4.
์ง€๋„ํ•™์Šต ๋ฌธ์ œ, ํšŒ๊ท€์•ผ? ๋ถ„๋ฅ˜์•ผ? ๋ชจ๋ธ ์„ ํƒ๋ฒ•๊นŒ์ง€ ์™„๋ฒฝ ๊ฐ€์ด๋“œ ๋จธ์‹ ๋Ÿฌ๋‹์—์„œ ๊ฐ€์žฅ ๋จผ์ € ๋งˆ์ฃผ์น˜๋Š” ์งˆ๋ฌธ์ด ์žˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค. "์ด ๋ฌธ์ œ๋Š” ํšŒ๊ท€์ธ๊ฐ€์š”? ๋ถ„๋ฅ˜์ธ๊ฐ€์š”?" ์ง€๋„ํ•™์Šต(Supervised Learning)์€ ํฌ๊ฒŒ ํšŒ๊ท€(Regression)์™€ ๋ถ„๋ฅ˜(Classification) ๋‘ ๊ฐ€์ง€๋กœ ๋‚˜๋‰˜๋ฉฐ, ๋ฌธ์ œ์˜ ๋ชฉํ‘œ์— ๋”ฐ๋ผ ์„ ํƒํ•ด์•ผ ํ•  ๋ชจ๋ธ๋„ ๋‹ฌ๋ผ์ง‘๋‹ˆ๋‹ค. ์ด๋ฒˆ ๊ธ€์—์„œ๋Š” ํšŒ๊ท€์™€ ๋ถ„๋ฅ˜ ๋ฌธ์ œ์˜ ์ฐจ์ด๋ฅผ ์ดํ•ดํ•˜๊ณ , ๊ฐ ๋ฌธ์ œ์— ์–ด๋–ค ๋จธ์‹ ๋Ÿฌ๋‹ ๋ชจ๋ธ์ด ์ ํ•ฉํ•œ์ง€ ํ•œ๋ˆˆ์— ์ •๋ฆฌํ•ด๋ณด๊ฒ ์Šต๋‹ˆ๋‹ค.๐Ÿ“š ๋ชฉ์ฐจ1. ์ง€๋„ํ•™์Šต์ด๋ž€ ๋ฌด์—‡์ธ๊ฐ€?2. ํšŒ๊ท€ ๋ฌธ์ œ๋ž€?3. ๋ถ„๋ฅ˜ ๋ฌธ์ œ๋ž€?4. ๋ฌธ์ œ ์œ ํ˜•์— ๋”ฐ๋ฅธ ๋ชจ๋ธ ์„ ํƒ ๊ฐ€์ด๋“œ5. ๋งˆ๋ฌด๋ฆฌ ๋ฐ ์š”์•ฝ1. ์ง€๋„ํ•™์Šต์ด๋ž€ ๋ฌด์—‡์ธ๊ฐ€?์ง€๋„ํ•™์Šต(Supervised Learning)์€ ์ž…๋ ฅ ๋ฐ์ดํ„ฐ์™€ ์ •๋‹ต(Label)์ด ํ•จ๊ป˜ ์ฃผ์–ด์ง€๋Š” ๋ฐ์ดํ„ฐ๋ฅผ ๊ธฐ๋ฐ˜์œผ๋กœ ๋ชจ๋ธ์„ ํ•™์Šต์‹œํ‚ค๋Š” ๋ฐฉ์‹์ž…๋‹ˆ๋‹ค. ๋ชฉํ‘œ๋Š” ์ƒˆ๋กœ์šด ์ž….. 2025. 4. 1.
๋”ฅ๋Ÿฌ๋‹ ์ง€๋„ํ•™์Šต ์™„์ „ ์ •๋ฆฌ - ์›๋ฆฌ, ์˜ˆ์‹œ, ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜๊นŒ์ง€ ํ•œ๋ˆˆ์—! ๋”ฅ๋Ÿฌ๋‹ ์ง€๋„ํ•™์Šต ์™„์ „ ์ •๋ฆฌ - ์›๋ฆฌ, ์˜ˆ์‹œ, ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜๊นŒ์ง€ ํ•œ๋ˆˆ์—!๐Ÿ“š ๋ชฉ์ฐจ1. ์ง€๋„ํ•™์Šต์ด๋ž€? - 1-1. ๊ฐœ๋… ์„ค๋ช… - 1-2. ์ž…๋ ฅ๊ณผ ์ถœ๋ ฅ ์Œ 2. ์ง€๋„ํ•™์Šต์˜ ์ž‘๋™ ์›๋ฆฌ - 2-1. ํ•™์Šต ๊ณผ์ • - 2-2. ์†์‹ค ํ•จ์ˆ˜์™€ ๊ฐ€์ค‘์น˜ ์—…๋ฐ์ดํŠธ 3. ์ง€๋„ํ•™์Šต์˜ ๋Œ€ํ‘œ์  ์˜ˆ์‹œ - 3-1. ์ด๋ฏธ์ง€ ๋ถ„๋ฅ˜ - 3-2. ์ž์—ฐ์–ด ์ฒ˜๋ฆฌ - 3-3. ์Œ์„ฑ ์ธ์‹ ๋“ฑ 4. ์‚ฌ์šฉ๋˜๋Š” ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜ - 4-1. ํšŒ๊ท€์™€ ๋ถ„๋ฅ˜ - 4-2. CNN, RNN, Transformer 5. ์ง€๋„ํ•™์Šต vs ๋‹ค๋ฅธ ํ•™์Šต - 5-1. ๋น„์ง€๋„ํ•™์Šต๊ณผ์˜ ์ฐจ์ด - 5-2. ๊ฐ•ํ™”ํ•™์Šต๊ณผ์˜ ์ฐจ์ด 6. ์ง€๋„ํ•™์Šต ์ž˜ํ•˜๋Š” ํŒ 7. ๋งˆ๋ฌด๋ฆฌ ๋ฐ ์š”์•ฝ1. ์ง€๋„ํ•™์Šต์ด๋ž€?1-1. ๊ฐœ๋… ์„ค๋ช…์ง€๋„ํ•™์Šต(Supervised Learning)์€ ๋จธ์‹ ๋Ÿฌ๋‹๊ณผ ๋”ฅ๋Ÿฌ๋‹์—์„œ ๊ฐ€์žฅ ๊ธฐ๋ณธ์ด ๋˜๋Š” ํ•™์Šต ๋ฐฉ์‹.. 2025. 3. 24.