잡식냥이😼

저번에는 회귀란 무엇인지 공부하고, 머신러닝 지도학습 모델 중 KNN 회귀 알고리즘에 대해서 정리를 해보았다. 이번에는 회귀 알고리즘에 대해서 더 알아보려고 한다. 그 중 가장 간단한 선형 회귀 알고리즘에 대해서 공부를 해보았다. [인공지능 알아가기] 머신러닝 알고리즘 KNN 회귀 - 회귀의 정의와 역사, SciKitLearn으로 KNN 회귀하저번에는 머신러닝 모델을 구현하는 기초적인 흐름에 대해서 공부를 하면서, 특히 머신러닝 알고리즘 중 가장 간단하고 쉬운 KNN 분류 알고리즘을 중심으로 정리를 해보았다. 이번에는 KNN 회귀nyangwisdom.tistory.com선형회귀 Linear Regression선형 회귀란 간단하고 성능이 괜찮아서 처음으로 배우는 머신러닝 알고리즘 중 하나라고 한다. 쉽게 ..

저번에는 머신러닝 모델을 구현하는 기초적인 흐름에 대해서 공부를 하면서, 특히 머신러닝 알고리즘 중 가장 간단하고 쉬운 KNN 분류 알고리즘을 중심으로 정리를 해보았다. 이번에는 KNN 회귀 알고리즘에 대해서 공부를 해보았다. 회귀 Regression지도학습 알고리즘은 크게 분류와 회귀로 나뉜다. 앞에서 다룬 분류는 샘플을 몇 개의 클래스 중 하나로 분류하는 문제이다. 예를 들어, 특징들을 주고 이 것이 고양이인지 개인지 분류하는 문제가 여기에 해당한다. 하지만 회귀는 임의의 어떤 숫자를 예측하는 문제이다. 예를 들어, 면적과 방 개수 등의 특징을 주면 이 집의 가격을 예측하는 문제가 여기에 해당한다.  회귀라는 말은 '통계'에 조금이라도 다가가면 반드시 한번은 건드리는 말인 듯하여 정말 많이 들어는 보..

이번에는 머신러닝의 기본 개념과 데이터셋 구축 그리고 전처리하는 방법 등 머신러닝 모델을 구현하는 기초적인 흐름에 대해서 공부를 해보았다! 특히 머신러닝 알고리즘 중 가장 간단하고 쉬운 KNN 분류 알고리즘을 중심으로 모델 구현 메서드에 대해서 정리를 해보았다. 환경우선 KNN을 하기 위해서 필요한 환경설정이다! 별거 없다!!파이썬 가능한 환경 : CoLab, Jupyter Lab 등등패키지: ScikitLearn, Numpy, Matplotlib  => 코랩에 이미 있음머신러닝의 주요 키워드 정리특성 (Feature): 데이터를 표현하는 하나의 성질. ex) 생선의 길이 / 무게 훈련 (Training): 머신러닝 알고리즘이 데이터에서 규칙을 찾는 과정 ex) fit() 메서드 of scikitlear..

INTRO. 인공지능 붐이 오다.최근 부상한 줄 알았던 인공지능은 생각보다 긴 80년 정도의 역사를 가지고 있다. 주식 마냥 붐이 왔다가 폭락하고 다시 붐이 왔다가 폭락하는 현상을 반복하다 지금 드디어 진짜로 붐이 온 것 같다. 아 무 튼  인공지능발전의 역사에서는 아이디어를 뒷받침해줄 하드웨어 등이 부족하여 연구가 잘 되지 않는 침체기가 있었다고 한다. 이런 상황에서 대규모 데이터 셋과 고성능 컴퓨팅 파워(GPU, TPU 등 엔비디아가 하는 그런..)가 발전하면서 딥러닝까지 발전할 수 있는 동력이 생기게 되었다고 한다. 물론 "지능"인 소프트웨어 측면에서도 침체기임에도 학습기법과 알고리즘을 계속 연구해온 연구자들과 이런 연구를 오픈소스로 공개한 연구자들이 기여했다고 할 수 있다. (후술할 Scikit ..

머신러닝 알고리즘의 종류 정리 📚머신러닝 알고리즘은 크게 지도학습(Supervised Learning), 비지도학습(Unsupervised Learning), 강화학습(Reinforcement Learning), 딥러닝(Deep Learning)으로 나눌 수 있습니다. 각각의 유형에는 다양한 알고리즘이 있으며, 목적에 따라 적절한 방법을 선택해야 합니다.🔹 1. 지도학습 (Supervised Learning)정답(Label)이 주어진 데이터로 학습하는 방식으로, 입력(X)과 출력(Y)이 존재하며, 모델이 X → Y 관계를 학습합니다.✅ 지도학습 주요 알고리즘알고리즘 설명 주요 활용 분야KNN (K-Nearest Neighbors)가장 가까운 이웃 데이터 기반으로 분류 또는 회귀 수행이미지 분류, 의료..