์ง๋ํ์ต5 ์ข ์๋ณ์๋ก ๊ตฌ๋ถํ๋ ํ๊ท vs ๋ถ๋ฅ ๋ฌธ์ – ์ฐ์๋ณ์·์ด์ฐ๋ณ์ ์๋ฒฝ ์ดํดํ๊ธฐ ๋จธ์ ๋ฌ๋์ ์ฒ์ ์ ํ ๋ ๊ฐ์ฅ ๋จผ์ ๋ง์ฃผํ๋ ์ง๋ฌธ ์ค ํ๋๋ "์ด ๋ฌธ์ ๋ ํ๊ท ๋ฌธ์ ์ผ๊น, ๋ถ๋ฅ ๋ฌธ์ ์ผ๊น?"์ ๋๋ค. ๊ทธ ํด๋ต์ ํต์ฌ์ ๋ฐ๋ก **์ข ์๋ณ์(ํ๊น ๋ณ์)** ์ ์์ต๋๋ค. ์ข ์๋ณ์๊ฐ ์ฐ์๋ณ์์ธ์ง, ์ด์ฐ๋ณ์์ธ์ง์ ๋ฐ๋ผ ๋ฌธ์ ์ ํ๊ณผ ์ฌ์ฉํ๋ ์๊ณ ๋ฆฌ์ฆ์ด ์์ ํ ๋ฌ๋ผ์ง๊ธฐ ๋๋ฌธ์ด์ฃ . ์ด๋ฒ ๊ธ์์๋ ์ง๋ํ์ต์์ **ํ๊ท vs ๋ถ๋ฅ ๋ฌธ์ ์ ์ฐจ์ด์ **์ ์ข ์๋ณ์์ ๊ด์ ์์ ์ดํดํ๊ณ , ์ด๋ค ๊ฒฝ์ฐ์ ์ด๋ค ๋ชจ๋ธ์ ์จ์ผ ํ๋์ง ์ ๋ฆฌํด๋ด ๋๋ค.๐ ๋ชฉ์ฐจ1. ์ง๋ํ์ต๊ณผ ์ข ์๋ณ์๋?2. ํ๊ท ๋ฌธ์ ์ ์ข ์๋ณ์: ์ฐ์๋ณ์3. ๋ถ๋ฅ ๋ฌธ์ ์ ์ข ์๋ณ์: ์ด์ฐ๋ณ์ ๋๋ ๋ฒ์ฃผํ4. ํ๊ท vs ๋ถ๋ฅ ๋ฌธ์ ๋น๊ต ์ ๋ฆฌํ5. ๋ง๋ฌด๋ฆฌ ์์ฝ1. ์ง๋ํ์ต๊ณผ ์ข ์๋ณ์๋?์ง๋ํ์ต(Supervised Learning)์ **์ ๋ ฅ(X)** ๊ณผ **์ ๋ต(Y.. 2025. 4. 6. ๋จธ์ ๋ฌ๋ ์ ํต๋ชจ๋ธ๋ค ์ ๋ฆฌ ๋จธ์ ๋ฌ๋์ด๋ ๋จ์ด๋ ์ด์ ์ฐ๋ฆฌ ์ผ์์์๋ ์ต์ํ ๊ฐ๋ ์ด ๋์์ต๋๋ค. ํ์ง๋ง ๋ง์ ๋จธ์ ๋ฌ๋์ ๊ณต๋ถํ๋ ค๊ณ ํ๋ฉด ๋ค์ํ ์๊ณ ๋ฆฌ์ฆ๋ค์ด ๋ฑ์ฅํด ์ด๋์๋ถํฐ ์์ํด์ผ ํ ์ง ๋ง๋งํ๊ณค ํ์ฃ . ๊ทธ๋์ ์ค๋์ ๋จธ์ ๋ฌ๋์ ๊ธฐ์ด์ด์ ๊ฐ์ฅ **์ ํต์ ์ธ ์๊ณ ๋ฆฌ์ฆ 4๊ฐ์ง**๋ฅผ ์๊ฐํฉ๋๋ค. ๋ฐ๋ก ์ ํ ํ๊ท(Linear Regression), ๋ก์ง์คํฑ ํ๊ท(Logistic Regression), SVM(Support Vector Machine), ๊ฒฐ์ ํธ๋ฆฌ(Decision Tree)์ ๋๋ค. ์ด ๋ชจ๋ธ๋ค์ ๋จธ์ ๋ฌ๋์ ์ ๋ฌธ์๋ฟ๋ง ์๋๋ผ ์ค๋ฌด์์๋ ์ฌ์ ํ ๋ง์ด ์ฌ์ฉ๋๊ณ ์์ผ๋ฉฐ, ์๊ณ ๋ฆฌ์ฆ์ ํต์ฌ ๊ฐ๋ ์ ์ดํดํ๋ ๋ฐ ํฐ ๋์์ ์ค๋๋ค. ๊ฐ ์๊ณ ๋ฆฌ์ฆ์ ์๋ฆฌ, ํน์ง, ์ฌ์ฉ ์์๋ฅผ ํจ๊ป ์ ๋ฆฌํด๋ณด๊ฒ ์ต๋๋ค.๐ ๋ชฉ์ฐจ1. ์ ํ ํ๊ท (Linear Regre.. 2025. 4. 5. ํ๋์ ๋ณด๋ ๋จธ์ ๋ฌ๋ ํ์ต ๋ฐฉ์ ๋น๊ตํ (์ง๋ํ์ต, ๋น์ง๋ํ์ต, ๊ฐํํ์ต) ๐ ๋ชฉ์ฐจ1. ๋จธ์ ๋ฌ๋์ ์ธ ๊ฐ์ง ํ์ต ๋ฐฉ์1-1. ์ ํ์ต ๋ฐฉ์ ๊ตฌ๋ถ์ด ์ค์ํ ๊น?1-2. ์ธ ๊ฐ์ง ํ์ต ๋ฐฉ์ ์์ฝ2. ์ง๋ํ์ต (Supervised Learning)2-1. ์๋ฆฌ์ ํน์ง2-2. ์ฌ์ฉ ์ฌ๋ก3. ๋น์ง๋ํ์ต (Unsupervised Learning)3-1. ์๋ฆฌ์ ํน์ง3-2. ์ฌ์ฉ ์ฌ๋ก4. ๊ฐํํ์ต (Reinforcement Learning)4-1. ์๋ฆฌ์ ํน์ง4-2. ์ฌ์ฉ ์ฌ๋ก5. ์ธ ํ์ต ๋ฐฉ์ ์์ฝ ๋ฐ ์ ํ ํ 1. ๋จธ์ ๋ฌ๋์ ์ธ ๊ฐ์ง ํ์ต ๋ฐฉ์1-1. ์ ํ์ต ๋ฐฉ์ ๊ตฌ๋ถ์ด ์ค์ํ ๊น?๋จธ์ ๋ฌ๋์์ ๋ฐ์ดํฐ๋ฅผ ์ด๋ป๊ฒ ํ์ตํ๋๋์ ๋ฐ๋ผ **์๊ณ ๋ฆฌ์ฆ์ ์ข ๋ฅ์ ์ ์ฉ ๋ฐฉ์์ด ์์ ํ ๋ฌ๋ผ์ง๋๋ค.** ๋ํ์ ์ธ ๋ฐฉ์์ ์ง๋ํ์ต(Supervised Learning), ๋น์ง๋ํ์ต(Unsupervised Lea.. 2025. 4. 4. ์ง๋ํ์ต ๋ฌธ์ , ํ๊ท์ผ? ๋ถ๋ฅ์ผ? ๋ชจ๋ธ ์ ํ๋ฒ๊น์ง ์๋ฒฝ ๊ฐ์ด๋ ๋จธ์ ๋ฌ๋์์ ๊ฐ์ฅ ๋จผ์ ๋ง์ฃผ์น๋ ์ง๋ฌธ์ด ์์ต๋๋ค. "์ด ๋ฌธ์ ๋ ํ๊ท์ธ๊ฐ์? ๋ถ๋ฅ์ธ๊ฐ์?" ์ง๋ํ์ต(Supervised Learning)์ ํฌ๊ฒ ํ๊ท(Regression)์ ๋ถ๋ฅ(Classification) ๋ ๊ฐ์ง๋ก ๋๋๋ฉฐ, ๋ฌธ์ ์ ๋ชฉํ์ ๋ฐ๋ผ ์ ํํด์ผ ํ ๋ชจ๋ธ๋ ๋ฌ๋ผ์ง๋๋ค. ์ด๋ฒ ๊ธ์์๋ ํ๊ท์ ๋ถ๋ฅ ๋ฌธ์ ์ ์ฐจ์ด๋ฅผ ์ดํดํ๊ณ , ๊ฐ ๋ฌธ์ ์ ์ด๋ค ๋จธ์ ๋ฌ๋ ๋ชจ๋ธ์ด ์ ํฉํ์ง ํ๋์ ์ ๋ฆฌํด๋ณด๊ฒ ์ต๋๋ค.๐ ๋ชฉ์ฐจ1. ์ง๋ํ์ต์ด๋ ๋ฌด์์ธ๊ฐ?2. ํ๊ท ๋ฌธ์ ๋?3. ๋ถ๋ฅ ๋ฌธ์ ๋?4. ๋ฌธ์ ์ ํ์ ๋ฐ๋ฅธ ๋ชจ๋ธ ์ ํ ๊ฐ์ด๋5. ๋ง๋ฌด๋ฆฌ ๋ฐ ์์ฝ1. ์ง๋ํ์ต์ด๋ ๋ฌด์์ธ๊ฐ?์ง๋ํ์ต(Supervised Learning)์ ์ ๋ ฅ ๋ฐ์ดํฐ์ ์ ๋ต(Label)์ด ํจ๊ป ์ฃผ์ด์ง๋ ๋ฐ์ดํฐ๋ฅผ ๊ธฐ๋ฐ์ผ๋ก ๋ชจ๋ธ์ ํ์ต์ํค๋ ๋ฐฉ์์ ๋๋ค. ๋ชฉํ๋ ์๋ก์ด ์ .. 2025. 4. 1. ๋ฅ๋ฌ๋ ์ง๋ํ์ต ์์ ์ ๋ฆฌ - ์๋ฆฌ, ์์, ์๊ณ ๋ฆฌ์ฆ๊น์ง ํ๋์! ๋ฅ๋ฌ๋ ์ง๋ํ์ต ์์ ์ ๋ฆฌ - ์๋ฆฌ, ์์, ์๊ณ ๋ฆฌ์ฆ๊น์ง ํ๋์!๐ ๋ชฉ์ฐจ1. ์ง๋ํ์ต์ด๋? - 1-1. ๊ฐ๋ ์ค๋ช - 1-2. ์ ๋ ฅ๊ณผ ์ถ๋ ฅ ์ 2. ์ง๋ํ์ต์ ์๋ ์๋ฆฌ - 2-1. ํ์ต ๊ณผ์ - 2-2. ์์ค ํจ์์ ๊ฐ์ค์น ์ ๋ฐ์ดํธ 3. ์ง๋ํ์ต์ ๋ํ์ ์์ - 3-1. ์ด๋ฏธ์ง ๋ถ๋ฅ - 3-2. ์์ฐ์ด ์ฒ๋ฆฌ - 3-3. ์์ฑ ์ธ์ ๋ฑ 4. ์ฌ์ฉ๋๋ ์๊ณ ๋ฆฌ์ฆ - 4-1. ํ๊ท์ ๋ถ๋ฅ - 4-2. CNN, RNN, Transformer 5. ์ง๋ํ์ต vs ๋ค๋ฅธ ํ์ต - 5-1. ๋น์ง๋ํ์ต๊ณผ์ ์ฐจ์ด - 5-2. ๊ฐํํ์ต๊ณผ์ ์ฐจ์ด 6. ์ง๋ํ์ต ์ํ๋ ํ 7. ๋ง๋ฌด๋ฆฌ ๋ฐ ์์ฝ1. ์ง๋ํ์ต์ด๋?1-1. ๊ฐ๋ ์ค๋ช ์ง๋ํ์ต(Supervised Learning)์ ๋จธ์ ๋ฌ๋๊ณผ ๋ฅ๋ฌ๋์์ ๊ฐ์ฅ ๊ธฐ๋ณธ์ด ๋๋ ํ์ต ๋ฐฉ์.. 2025. 3. 24. ์ด์ 1 ๋ค์