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๋จธ์‹ ๋Ÿฌ๋‹ vs ๋”ฅ๋Ÿฌ๋‹ ์ง€๋„ํ•™์Šต: ์„ ํ˜•ํ•จ์ˆ˜์™€ ๋น„์„ ํ˜•ํ•จ์ˆ˜์˜ ์ฐจ์ด ๋จธ์‹ ๋Ÿฌ๋‹๊ณผ ๋”ฅ๋Ÿฌ๋‹์€ ๋ชจ๋‘ ์ง€๋„ํ•™์Šต(Supervised Learning)์„ ์‚ฌ์šฉํ•˜๋Š” ๋Œ€ํ‘œ์ ์ธ ์ธ๊ณต์ง€๋Šฅ ๊ธฐ์ˆ ์ž…๋‹ˆ๋‹ค. ํ•˜์ง€๋งŒ ๋‘ ๊ธฐ์ˆ ์€ ๋‚ด๋ถ€ ๊ตฌ์กฐ์™€ ํ•จ์ˆ˜ ๊ตฌ์„ฑ์—์„œ ํฐ ์ฐจ์ด๊ฐ€ ์žˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค. ๋จธ์‹ ๋Ÿฌ๋‹์˜ ์ง€๋„ํ•™์Šต์€ ์„ ํ˜•ํ•จ์ˆ˜(Linear Function) ๊ธฐ๋ฐ˜ ๋ชจ๋ธ์ด ๋งŽ๊ณ , ๋”ฅ๋Ÿฌ๋‹์€ ๋น„์„ ํ˜•ํ•จ์ˆ˜(Nonlinear Function)๋ฅผ ํ™œ์šฉํ•œ ๋ณต์žกํ•œ ๊ตฌ์กฐ๋ฅผ ๊ฐ–์Šต๋‹ˆ๋‹ค. ์ด๋ฒˆ ๊ธ€์—์„œ๋Š” ์ด ๋‘ ๊ธฐ์ˆ ์˜ ์ง€๋„ํ•™์Šต ๊ตฌ์กฐ๋ฅผ ์ค‘์‹ฌ์œผ๋กœ, ์„ ํ˜• vs ๋น„์„ ํ˜• ํ•จ์ˆ˜์˜ ์ฐจ์ด์™€ ์ ์šฉ ์‚ฌ๋ก€๋ฅผ ์˜ˆ์‹œ์™€ ํ•จ๊ป˜ ์‚ดํŽด๋ณด๊ฒ ์Šต๋‹ˆ๋‹ค.๐Ÿ“š ๋ชฉ์ฐจ1. ์ง€๋„ํ•™์Šต์ด๋ž€ ๋ฌด์—‡์ธ๊ฐ€?2. ๋จธ์‹ ๋Ÿฌ๋‹ ์ง€๋„ํ•™์Šต: ์„ ํ˜• ํ•จ์ˆ˜ ๊ธฐ๋ฐ˜3. ๋”ฅ๋Ÿฌ๋‹ ์ง€๋„ํ•™์Šต: ๋น„์„ ํ˜• ํ•จ์ˆ˜ ๊ธฐ๋ฐ˜4. ์„ ํ˜• vs ๋น„์„ ํ˜• ๋ชจ๋ธ ๋น„๊ต ์˜ˆ์‹œ5. ์™œ ๋”ฅ๋Ÿฌ๋‹์€ ๋น„์„ ํ˜• ํ•จ์ˆ˜๋ฅผ ์‚ฌ์šฉํ• ๊นŒ?6. ๋งˆ๋ฌด๋ฆฌ ์š”์•ฝ1. ์ง€๋„ํ•™์Šต์ด๋ž€ ๋ฌด์—‡์ธ๊ฐ€?.. 2025. 4. 12.