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📊 선형 회귀 모델을 훈련하기 위해서는 손실 함수(loss function)와 비용 함수(cost function)의 개념을 이해해야 합니다. 이 두 함수는 모델이 얼마나 잘 예측하는지를 평가하고, 최적의 모델을 찾아가는 과정에서 중요한 역할을 합니다. 이 글에서는 선형 회귀에서 손실 함수와 비용 함수가 어떻게 사용되는지 알아보겠습니다. ✅  용어 정리 [ 용어 ] 자주쓰는 인공지능 용어 정리 ( 계속 업데이트 예정 ) ✅  용어설명 정리[ AI ] 인공지능 이란 무엇인가요? [ AI ] 강화학습 이란 무엇인가요? [ AI ] 인공신경망이란 무엇인가요? [ AI ] 컴퓨터비전 이란 무엇인가요? [ AI ] 자연어 처리( NLP ) 란 무엇인가요? [ AI ] 딥러닝 이란 무엇인가요? [ AI ] 신경망..

# 1. 📊 선형회귀란 무엇인가?🤖 머신러닝과 딥러닝을 배우기 시작하면서 가장 먼저 접하게 되는 주제 중 하나가 바로 선형 회귀(Linear Regression)입니다.선형 회귀는 머신러닝 알고리즘 중에서 가장 단순하지만 강력한 모델 중 하나로, 데이터를 기반으로 예측을 수행하는 데 중요한 역할을 합니다. 이 글에서는 선형 회귀의 기본 개념과 주요 특징을 살펴보고, 이를 실생활에 어떻게 활용할 수 있는지 알아보겠습니다.  ✅ 다른 AI 포스팅 구경가기- 개발환경[ AI ] Windows에서 딥러닝 개발 환경 구축 - 용어[ 용어 ] 자주쓰는 인공지능 용어 정리 ( 계속 업데이트 예정 ) - 용어설명[ AI ] 인공지능 이란 무엇인가요?[ AI ] 강화학습 이란 무엇인가요?[ AI ] 인공신경망이란 무..

데이터 마이닝이란 ? 매일 생성되는 방대한 양의 데이터에 대해 궁금한 적이 있으신가요? 마치 끝이 보이지 않는 거대한 금광과도 같습니다. 하지만 우리는 금 대신 더 나은 의사결정을 내리는 데 도움이 될 수 있는 패턴, 상관관계, 인사이트를 찾고 있습니다. 이것이 바로 데이터 마이닝이 필요한 이유입니다. 데이터 마이닝은 방대한 디지털 환경을 샅샅이 뒤져 가치 있는 정보 덩어리를 찾아내는 데 도움이 되는 강력한 기술입니다. "데이터 마이닝이 왜 그렇게 중요한가요?" 라고 생각할 수 있습니다. 수 테라바이트 에 달하는 데이터를 수동으로 분류해야 한다고 상상해보면 압도적으로 느껴지시죠? 데이터 마이닝은 이 과정을 간소화합니다. 데이터 마이닝은 대규모 데이터 집합에서 관련 패턴을 자동으로 발견하여 가치 있는 인사..

컴퓨터 비전 에서의 CNN 은 다양한 예제가 존재하지만 이번 포스팅에서는 TensorFlow/Keras 라이브러리를 사용하여 Python으로 컨볼루션 신경망(CNN)을 만드는 예제를 보여드리겠습니다. 이 예제에서는 널리 사용되는 손으로 쓴 숫자로 구성된 MNIST 데이터 세트를 사용합니다. 1단계 : 필요 모듈 불러오기 & 데이터 세트 불러 오기 첫번째 로 필요모듈 Import 하고 데이터세트 load 하는 단계입니다. #모듈 import import tensorflow as tf from tensorflow.keras.datasets import mnist from tensorflow.keras.utils import to_categorical # MNIST 데이터 세트 로드 (train_images,..

AI가 어떻게 게임을 플레이하고 로봇을 제어하거나 현명한 결정을 내리는 방법을 배울 수 있는지 궁금한 적이 있나요? 에이전트가 시행착오를 통해 최적의 행동을 학습할 수 있도록 하는 인공 지능 및 머신 러닝의 강력한 패러다임인 강화 학습(RL)을 소개합니다. 이 글에서는 강화 학습의 주요 개념, 기술 및 적용 사례에 대해 논의하면서 강화 학습의 세계에 대해 자세히 알아볼 것입니다. 강화 학습의 기본 개념 강화 학습의 핵심에는 에이전트와 환경이라는 두 가지 주요 플레이어가 있습니다. 에이전트는 행동을 취함으로써 환경과 상호 작용하고, 환경은 새로운 상태와 보상으로 응답합니다. 이러한 동적 환경에서 에이전트의 목표는 시간 경과에 따른 누적 보상을 극대화하는 정책(상태와 행동 간의 매핑)을 학습하는 것입니다. ..

넷플릭스가 어떻게 사용자의 취향에 맞는 영화를 추천하는지, 이메일이 스팸을 어떻게 걸러내는지 궁금한 적이 있으신가요? 그 해답은 바로 머신 러닝의 마법에 있습니다. 머신 러닝은 컴퓨터가 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 데이터를 통해 학습하고 예측이나 결정을 내릴 수 있도록 하는 인공 지능의 하위 집합입니다. 머신러닝의 중요성 머신러닝은 개인화된 경험을 제공하고, 작업을 자동화하며, 프로세스를 간소화하는 등 일상 생활의 필수적인 부분이 되었습니다. 머신 러닝의 중요성이 커지는 이유는 우리가 생성하는 방대한 양의 데이터와 이를 빠르고 효율적으로 처리해야 할 필요성 때문일 수 있습니다. 머신러닝의 유형 지도 학습 자전거 타는 법을 배울 때 누군가 가르쳐 주었던 기억이 있으신가요? 이것이 바로 지도 학습입니다...

인공지능 관련 용어 정리 [ AI ] 인공지능 이란 무엇인가요? [ AI ] 인공지능 이란 무엇인가요? 기계와 대화를 나눈다면 어떤 느낌일지 궁금한 적이 있나요? 아니면 로봇이 복잡한 작업을 수행하는 모습을 지켜보는 것은 어떨까요? 인공 지능(AI)은 이러한 시나리오를 가능하게 하는 기술입 it-ability.tistory.com 기계 학습 Machine Learning 머신 러닝은 컴퓨터 시스템이 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 데이터에서 학습할 수 있도록 알고리즘 및 통계 모델을 사용하는 인공 지능의 하위 집합입니다. 기계 학습은 자연어 처리, 이미지 인식 및 예측 분석과 같은 애플리케이션에서 널리 사용됩니다. [ AI ] 머신러닝 이란 무엇인가요? [ AI ] 머신러닝 이란 무엇인가요? 넷플릭스가 ..