반응형 분류와 회귀 차이 설명 정리 - 머신러닝 기초 이해 목차 👉분류와 회귀 차이 설명 정리 바로가기 머신러닝 기초 이해오늘날 머신러닝과 인공지능 기술의 발전은 다양한 산업 분야에서 혁신을 이끌고 있습니다. 특히 의료 분야에서는 질병 진단과 예측을 위한 다양한 기법이 적용되고 있으며, 그중에서도 분류와 회귀는 주요한 역할을 하고 있습니다. 분류와 회귀는 모두 데이터 기반의 예측 모델이지만, 각각의 목적과 접근 방식이 다르기 때문에 그 차이를 이해하는 것이 중요합니다. 이 글에서는 분류와 회귀의 정의, 특징, 주요 모델, 손실 함수, 평가지표 등을 살펴보며 그 차이를 명확히 정리하고자 합니다. 머신러닝의 기본적인 개념을 이해하는 것은 데이터 과학자나 AI инженер 등 다양한 직업군에서 필수적입니다. 분류와 회귀는 데이터 분석의 두 가지 주요 영역으로, 각.. 2025. 5. 9. K-최근접 이웃 알고리즘 구현: 머신러닝의 기초 이해 목차 👉K-최근접 이웃 알고리즘 구현 바로가기 머신러닝의 기초 이해현대 사회에서 머신러닝은 다양한 분야에서 혁신을 이끌고 있습니다. 특히, K-최근접 이웃 알고리즘은 가장 간단하면서도 효과적인 분류 알고리즘으로 알려져 있습니다. 이 알고리즘은 입력 데이터의 특징을 기반으로 주변 데이터를 분석하여 가장 유사한 그룹으로 분류하는 방식으로 작동합니다. 다양한 분야에서 활용되는 K-최근접 이웃 알고리즘을 통해 데이터 분석의 기초를 이해하고, 실제 구현 방법을 배우는 기회를 가져보도록 하겠습니다. 우리가 일상에서 접하는 여러 데이터들은 종종 다양한 형태로 존재하며, 이를 정확히 분류하는 것은 매우 중요합니다. K-최근접 이웃 알고리즘은 이러한 분류를 간단하게 수행할 수 있도록 돕는 도구입니다. 본 글에서는 K-.. 2025. 5. 9. 이전 1 다음
