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로지스틱 회귀(Logistic Regression)란?로지스틱 회귀는 이진 분류 문제에서 주로 사용되는 지도 학습 모델로, 종속 변수(target)가 0 또는 1과 같은 이산적 값을 갖는 문제를 해결하는 데 사용됩니다. 이름에 "회귀"가 포함되어 있지만, 실제로는 분류(Classification) 알고리즘으로 간주됩니다.1. 개념로지스틱 회귀는 선형 회귀를 기반으로 하지만, 결과값을 **로지스틱 함수(Sigmoid 함수)**를 사용하여 **확률 값(0~1)**으로 변환합니다. 이 확률을 기준으로 특정 클래스로 분류합니다.로지스틱 함수(Sigmoid 함수)2. 목적이진 분류(Binary Classification): 특정 관측치가 클래스 1(또는 True)에 속할 확률을 예측.확률 출력값을 사용하여 분류의..

선형 회귀(Linear Regression)1. 개념2. 종류3. 가정선형 회귀는 다음과 같은 통계적 가정이 만족된다고 가정합니다:선형성(Linearity): 독립 변수와 종속 변수 간의 관계는 선형적이다.독립성(Independence): 오차 항(ϵ\epsilonϵ)은 서로 독립적이다.등분산성(Homoscedasticity): 오차 항의 분산이 독립 변수 값에 관계없이 일정하다.정규성(Normality): 오차 항은 정규 분포를 따른다.다중공선성(Multicollinearity)의 부재: 독립 변수 간 상관관계가 높지 않다.4. 목적예측: 새로운 데이터의 종속 변수 값을 예측.추론: 독립 변수와 종속 변수 간의 관계를 이해.변수의 중요도 분석: 각 독립 변수가 종속 변수에 미치는 영향을 평가.5. 모델..

머신러닝 주요 알고리즘머신러닝 알고리즘은 데이터를 기반으로 학습하여 예측, 분류, 군집화, 추천 등의 문제를 해결하는 다양한 접근 방식을 제공합니다. 이러한 알고리즘은 지도 학습(Supervised Learning), 비지도 학습(Unsupervised Learning), **강화 학습(Reinforcement Learning)**으로 나뉘며, 각각의 특성과 주요 알고리즘은 아래와 같습니다.1. 지도 학습 (Supervised Learning)주어진 입력 데이터(특징)와 대응하는 출력 데이터(레이블)를 학습하여 새로운 입력에 대한 예측을 수행.1.1. 회귀(Regression) 알고리즘1.2. 분류(Classification) 알고리즘2. 비지도 학습 (Unsupervised Learning)레이블이 없..

컴퓨터 비전(Computer Vision)이란?**컴퓨터 비전(Computer Vision)**은 컴퓨터가 이미지나 비디오 데이터를 해석하고, 분석하며, 이해할 수 있도록 하는 인공지능(AI) 기술 분야입니다. 컴퓨터 비전은 인간의 시각적 인지 과정을 모방하여 시각적 데이터를 처리하며, 객체 인식, 얼굴 인식, 이미지 분류, 행동 분석 등 다양한 응용 분야에 활용됩니다.1. 컴퓨터 비전의 목표시각적 데이터 이해이미지, 비디오에서 의미 있는 정보를 추출.자동화된 인식 및 처리인간이 수행하는 시각적 작업을 자동화.의사 결정 지원시각 정보를 활용하여 자동화된 또는 보조적인 의사 결정 지원.2. 컴퓨터 비전의 주요 기술2.1. 이미지 처리(Image Processing)컴퓨터 비전의 기초 단계로, 이미지를 분석..

자연어 처리(Natural Language Processing, NLP)란?**자연어 처리(NLP)**는 컴퓨터와 인간의 언어(자연어) 간의 상호작용을 연구하는 인공지능(AI) 분야입니다. NLP는 인간이 일상적으로 사용하는 언어를 컴퓨터가 이해, 해석, 생성, 처리할 수 있도록 하는 기술과 알고리즘을 개발하는 것을 목표로 합니다.1. NLP의 주요 목표와 중요성1.1. 주요 목표언어 이해(Natural Language Understanding, NLU)텍스트나 음성 데이터를 통해 의미를 해석하고 문맥을 이해하는 것.언어 생성(Natural Language Generation, NLG)컴퓨터가 사람과 같은 자연스러운 문장을 생성하고 표현하는 것.1.2. 중요성방대한 양의 텍스트 데이터(예: 웹 문서, 이..

로보틱스(Robotics)란?**로보틱스(Robotics)**는 로봇의 설계, 개발, 제조, 운영, 그리고 활용에 초점을 맞춘 과학과 기술의 융합 분야입니다. 로봇은 다양한 환경에서 작업을 수행하도록 설계된 자동화 기계로, 물리적 작업을 수행하거나 데이터를 처리하고 학습하는 데 사용됩니다. 로보틱스는 인공지능(AI), 기계공학, 전자공학, 컴퓨터 과학 등의 기술이 결합된 다학제적 연구 영역입니다.1. 로보틱스의 정의1.1. 로봇의 정의로봇은 센서, 구동기(Actuator), 그리고 제어 시스템으로 구성된 기계 장치입니다.특정 작업을 수행하기 위해 환경과 상호작용하며 프로그래밍 가능한 시스템으로, 물리적 또는 소프트웨어적 요소를 포함.1.2. 로보틱스의 정의로보틱스는 로봇의 설계와 작동 원리를 연구하는 학..

인공신경망(Artificial Neural Network, ANN)이란?**인공신경망(Artificial Neural Network, ANN)**은 생물학적 신경망에서 영감을 받아 설계된 컴퓨팅 시스템으로, 데이터를 분석하고 패턴을 학습하여 다양한 작업을 수행할 수 있는 기계 학습 모델입니다. ANN은 인공지능(AI)과 머신러닝(ML)의 핵심 기술로, 딥러닝(Deep Learning)의 기본 구조로도 사용됩니다.1. 인공신경망의 정의와 개념1.1. 정의ANN은 다수의 **뉴런(Neuron)**으로 구성된 네트워크로, 데이터를 입력받아 계산하고 이를 기반으로 학습하여 예측 또는 분류 등의 작업을 수행합니다.뉴런은 입력 값을 처리하고 가중치(Weight)와 바이어스(Bias)를 기반으로 출력 값을 생성합니다..

다층 신경망(Deep Neural Network, DNN)이란?**다층 신경망(Deep Neural Network, DNN)**은 인공신경망(Artificial Neural Network, ANN)의 확장된 형태로, 입력 데이터를 처리하고 의미 있는 패턴을 학습하기 위해 **여러 은닉층(Hidden Layers)**을 포함하는 신경망 구조를 말합니다. 다층 신경망은 인공지능(AI)과 머신러닝(ML)의 핵심 기술 중 하나이며, 딥러닝(Deep Learning)의 근간이 됩니다.1. 다층 신경망의 정의와 주요 개념1.1. 정의DNN은 입력층(Input Layer), 여러 은닉층(Hidden Layers), 그리고 출력층(Output Layer)으로 구성된 신경망입니다.각 층은 데이터 변환 작업을 수행하며, ..

딥러닝(Deep Learning)이란?**딥러닝(Deep Learning)**은 인공신경망(Artificial Neural Network, ANN)을 기반으로 한 **머신러닝(Machine Learning)**의 하위 분야로, 데이터를 처리하고 학습하기 위해 **다층 신경망(Deep Neural Network)**을 활용하는 기술입니다. 인간의 뇌에서 영감을 받아 설계된 구조와 알고리즘으로, 대량의 데이터를 분석하여 패턴을 학습하고 복잡한 문제를 해결하는 데 강력한 능력을 보여줍니다.딥러닝은 자연어 처리(NLP), 컴퓨터 비전, 음성 인식 등 다양한 분야에서 혁신을 이루며 현대 인공지능(AI)의 핵심 기술로 자리 잡았습니다.1. 딥러닝의 핵심 개념1.1. 정의딥러닝은 인공신경망을 심화하여 여러 층을 쌓아..

머신러닝(Machine Learning, ML)이란?**머신러닝(Machine Learning)**은 컴퓨터가 명시적인 프로그래밍 없이도 데이터에서 학습하고, 의사결정 또는 예측을 수행할 수 있도록 하는 인공지능(AI)의 하위 분야입니다. 이는 알고리즘과 통계 모델을 사용하여 컴퓨터가 특정 작업을 반복적으로 학습하고, 데이터를 기반으로 패턴을 찾아내는 과정을 포함합니다.머신러닝은 현대 기술 혁신의 핵심으로 자리잡고 있으며, 다양한 산업에서 응용되고 있습니다. 아래에서는 머신러닝의 개념, 기술적 기초, 종류, 주요 알고리즘, 응용 분야, 그리고 장단점과 한계까지 설명합니다.1. 머신러닝의 기본 개념1.1. 정의머신러닝은 데이터를 이용해 모델을 학습시키고, 이 모델을 통해 새로운 데이터에 대해 예측하거나 결..