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학습 목표선형 회귀 알고리즘의 개념과 원리를 이해한다.단순 선형 회귀와 다중 선형 회귀의 차이를 학습한다.Python을 사용하여 선형 회귀를 구현하고 결과를 분석한다.1. 선형 회귀란 무엇인가?**선형 회귀 (Linear Regression)**는 입력 변수와 출력 변수 사이의 관계를 직선으로 표현하여 예측하는 알고리즘입니다.1.1. 특징:연속형 데이터를 예측하는 데 사용됩니다.데이터를 가장 잘 설명하는 직선을 찾습니다.공식:단순 선형 회귀: : 출력 (예측값): 입력 (독립 변수): 기울기 (slope): 절편 (intercept)다중 선형 회귀: 1.2. 사용 사례:집값 예측 (면적에 따른 가격)광고비에 따른 매출 예측학생 공부 시간에 따른 시험 점수 예측2. 선형 회귀의 동작 원리가설 설정: 형태의..

학습 목표AI의 주요 응용 분야를 이해한다.다양한 산업에서 AI가 어떤 역할을 하는지 살펴본다.AI 응용 사례를 바탕으로 새로운 아이디어를 떠올린다.1. AI의 주요 응용 분야AI는 여러 산업에서 혁신을 일으키고 있습니다. 대표적인 분야는 다음과 같습니다:1.1. 의료 (Healthcare)질병 진단: AI는 의료 영상 분석을 통해 암, 심장 질환 등을 조기 진단합니다.신약 개발: 신약 후보 물질을 빠르게 찾고 임상시험을 최적화합니다.가상 간호사: 환자의 질문에 답변하고 약 복용을 모니터링합니다.1.2. 금융 (Finance)사기 탐지: 비정상적인 거래를 탐지하여 금융 사기를 예방합니다.투자 추천: 과거 데이터를 분석하여 투자 결정을 돕습니다.신용 평가: 대출 신청자의 신용도를 AI로 평가합니다.1.3...

학습 목표머신러닝의 개념과 작동 원리를 이해한다.지도학습, 비지도학습, 강화학습의 차이를 학습한다.머신러닝의 기본 워크플로우를 익힌다.1. 머신러닝의 정의**머신러닝 (Machine Learning)**은 데이터를 활용하여 컴퓨터가 스스로 학습하고 예측하거나 결정을 내릴 수 있도록 하는 기술입니다.머신러닝의 특징:데이터 기반 학습명시적인 프로그래밍 없이도 패턴을 학습성능 개선 가능2. 머신러닝의 유형지도학습 (Supervised Learning):입력 데이터와 출력 데이터가 명확히 주어진 상태에서 학습.예: 이메일 스팸 필터링 (스팸 여부 라벨 제공).비지도학습 (Unsupervised Learning):출력 데이터 없이 입력 데이터의 패턴을 학습.예: 고객 군집화 (고객 데이터의 유사성 분석).강화학습..

1. 학습 목표모델 튜닝의 개념과 중요성을 이해한다.하이퍼파라미터와 학습 파라미터의 차이를 구분한다.그리드 서치(Grid Search)와 랜덤 서치(Random Search) 같은 최적화 기법을 실습한다.2. 모델 튜닝이란?1) 모델 튜닝의 정의모델 튜닝은 머신러닝 및 딥러닝 모델의 성능을 향상시키기 위해 하이퍼파라미터를 조정하는 과정입니다.모델의 구조와 학습 과정을 최적화해 더 나은 예측 성능을 제공합니다.2) 모델 튜닝의 중요성모델의 하이퍼파라미터는 성능에 큰 영향을 미칩니다.올바른 하이퍼파라미터 설정은 과적합(Overfitting)과 과소적합(Underfitting)을 방지하고 일반화 성능을 향상시킵니다.3. 하이퍼파라미터와 학습 파라미터1) 학습 파라미터학습 중에 모델이 자동으로 학습하는 값.예:..

1. 학습 목표딥러닝의 기본 구조(입력층, 은닉층, 출력층)를 이해한다.신경망 학습의 과정(순전파, 손실 계산, 역전파)을 학습한다.Python을 사용해 간단한 신경망 모델을 구현한다.2. 딥러닝이란?1) 정의딥러닝은 머신러닝의 한 분야로, **인공 신경망(Artificial Neural Network)**을 사용해 데이터를 학습합니다.다층 구조를 통해 데이터를 처리하며, 복잡한 패턴을 학습할 수 있습니다.2) 딥러닝의 특징자동 특징 추출:사람이 데이터를 분석해 특징을 추출할 필요 없이, 신경망이 학습 과정에서 특징을 자동으로 추출.대량의 데이터 처리:딥러닝은 대량의 데이터를 학습하며, 데이터가 많을수록 성능이 좋아짐.비선형 관계 학습:단순한 선형 관계를 넘어 복잡한 데이터 간의 관계를 학습 가능.3. ..

1. 학습 목표데이터 전처리의 중요성과 주요 기술을 이해한다.데이터 전처리 과정(결측치 처리, 데이터 정규화 등)을 배운다.모델 평가 지표(정확도, 정밀도, 재현율 등)를 이해하고 활용한다.2. 데이터 전처리란?1) 데이터 전처리의 정의머신러닝 모델의 성능은 입력 데이터의 품질에 크게 의존합니다.데이터 전처리는 데이터를 모델 학습에 적합한 형태로 변환하는 과정을 의미합니다.2) 데이터 전처리가 중요한 이유결측값이나 이상치가 있는 데이터를 그대로 사용하면 모델 성능이 저하될 수 있음.데이터를 정규화하거나 스케일링하면 학습 속도와 정확도가 개선됨.3) 데이터 전처리 주요 단계결측값 처리(Missing Values Handling):결측값이 있는 데이터를 보완하거나 제거.방법:평균, 중간값, 최빈값으로 채우기..

1. 학습 목표머신러닝과 딥러닝의 개념과 차이를 이해한다.머신러닝의 학습 유형(지도학습, 비지도학습, 강화학습)을 파악한다.딥러닝에서 사용하는 기본적인 신경망 구조를 이해한다.2. 머신러닝(Machine Learning)이란?1) 머신러닝의 정의머신러닝은 데이터를 기반으로 학습하여 규칙을 스스로 생성하는 인공지능 기술입니다.프로그래머가 명시적으로 모든 규칙을 작성하지 않아도, 데이터에서 패턴을 찾아 학습합니다.2) 머신러닝의 작동 원리데이터를 입력.알고리즘이 데이터를 분석하고 학습.학습한 결과를 바탕으로 새로운 데이터를 예측.3) 머신러닝의 학습 유형지도학습(Supervised Learning):입력 데이터와 정답(레이블)이 제공됨.모델은 입력과 정답 간의 관계를 학습.예: 이메일 스팸 분류, 주택 가격..

새로운 용어와 로직이 나올 때마다 정리해보자..열심히 열심히.. 생성적 적대 신경망(Generative Adversarial Networks, GAN)1. GAN이란?**생성적 적대 신경망(GAN)**은 Ian Goodfellow가 2014년에 제안한 딥러닝 모델로, 새로운 데이터를 생성하는 데 특화된 신경망 구조입니다.GAN은 두 개의 신경망(생성자와 판별자)을 서로 경쟁시키며 학습하는 구조를 가지고 있습니다.결과적으로, GAN은 실제와 구분하기 어려운 고품질의 데이터를 생성할 수 있습니다.2. GAN의 구조GAN은 두 개의 주요 구성 요소로 이루어져 있습니다:1) 생성자(Generator)역할:무작위 입력(노이즈)을 기반으로 새로운 데이터를 생성.판별자가 가짜 데이터를 실제 데이터로 판단하도록 속이는..

AI를 공부하면서 새로운 단어와 용어가 많은것 같다. 합성곱 신경망에 대해 정리해본다.  합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)1. CNN이란?**합성곱 신경망(CNN)**은 딥러닝에서 이미지, 영상, 음성 등 공간적 또는 시간적 데이터를 처리하기 위해 설계된 신경망 구조입니다.주로 컴퓨터 비전(이미지 처리) 분야에서 사용됩니다.CNN은 이미지를 입력으로 받아 중요한 특징을 자동으로 추출하고, 이를 활용해 분류, 검출, 예측 작업을 수행합니다.2. CNN의 주요 구성 요소1) 합성곱 층(Convolution Layer)입력 데이터(이미지 등)에 **필터(커널)**를 적용하여 특징 맵(feature map)을 생성.역할:중요한 시각적 특징(예: 경계선, 텍스처)을 추출..

3일차 학습 자료: AI의 주요 응용 분야3일차 학습은 AI가 실제로 어떻게 활용되고 있는지 이해하는 데 초점을 맞춥니다. 다양한 사례를 통해 AI 기술이 현실 세계에서 문제를 해결하고 있는 방식을 살펴볼 것입니다.1. 학습 목표AI의 주요 응용 분야를 파악한다.각 응용 분야에서 사용되는 AI 기술을 이해한다.AI 기술이 어떻게 현실 문제를 해결하는지 사례를 통해 학습한다.2. AI의 주요 응용 분야1) 자연어 처리 (NLP, Natural Language Processing)AI가 인간의 언어를 이해하고 처리하는 기술.사용 기술:대형 언어 모델(LLM): GPT, BERT, T5.텍스트 분석, 언어 번역, 감정 분석.응용 사례:번역기: Google Translate, DeepL.음성 비서: Siri, ..