머신 러닝은 방대한 분야이며, 현재 기술의 최전선에 있는 모델과 기법들을 개괄적으로 다룬 자료를 찾는 것이 어렵게 느껴질 수 있습니다. 따라서, 이 글에서는 각 모델을 과학적으로 분석하기보다는 개념적으로 탐구해보겠습니다. 각 모델에 대해 더 깊이 파고들기를 권장하며, 이론이 실무와 연결되어야 한다고 생각하기 때문에 실제 사용 예시도 제공하겠습니다. 만약 빠진 정보가 있다면 피드백을 주시고, 추가 정보를 요청해주세요. 시작하기 전에 다룰 모델 목록은 다음과 같습니다.CNN (Convolutional Neural Networks)RNN (Recurrent Neural Networks)TransformersGAN (Generative Adversarial Networks) CNN (합성곱 신경망)CNN(Con..

인공지능은 모든 산업과 우리 삶의 모든 측면을 변화시키고 있는 현실입니다. 여러분이 인지하고 있든 그렇지 않든, 여러분은 이미 매일 AI를 사용하고 있습니다. Siri나 Alexa에게 질문할 때, Facebook이나 Instagram 피드를 스크롤할 때, 온라인 쇼핑을 하거나 Netflix를 시청할 때, Google 지도나 Uber를 사용할 때, 여러분은 AI와 상호작용하고 있습니다. 그리고 이는 빙산의 일각에 불과합니다. AI는 또한 우리 시대의 가장 중요한 혁신과 돌파구 중 일부의 배후에 있습니다. 의사는 질병을 진단하고, 농부는 농작물을 재배하고, 교사는 학생들을 교육하고, 변호사는 계약서를 검토하고, 예술가는 음악을 만들고, 과학자는 새로운 행성을 발견하는 데 도움을 주고 있습니다. 또한 기후 변..

머신러닝(Machine Learning)은 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 컴퓨터에 학습할 수 있는 기능을 제공하는 데이터 과학 분야입니다. 머신러닝은 복잡한 문제를 해결하고 데이터에서 인사이트를 도출할 수 있는 가장 흥미롭고 강력한 기술 중 하나입니다. 머신러닝은 마케팅, 의료, 금융, 교육 등 다양한 산업 및 영역에서 다양하게 활용되고 있습니다. 성공적인 데이터 과학자가 되려면 데이터 분석 및 모델링에 사용되는 기본 머신러닝 알고리즘에 대한 탄탄한 기초가 있어야 합니다. 알고리즘은 컴퓨터가 계산이나 기타 문제 해결 작업을 수행하기 위해 따라야 하는 일련의 명령 또는 지침입니다. 알고리즘은 기능, 복잡성, 설계 등에 따라 다양한 범주로 분류할 수 있습니다. 이 블로그에서는 모든 데이터 과학 애호가가 알..

소개 빠르게 발전하는 기술 환경에서 인공 지능(AI)과 머신 러닝(ML)은 게임 체인저로 등장하여 우리가 세상과 상호 작용하고 인식하는 방식에 혁명을 일으켰습니다. 효율성 향상부터 복잡한 문제 해결까지 AI와 ML의 융합은 산업을 재편하고 전례 없는 속도로 혁신을 주도하고 있습니다. 인공지능과 머신러닝의 이해 인공 지능은 우리가 "스마트"하다고 생각하는 방식으로 작업을 수행할 수 있는 기계의 광범위한 개념입니다. 반면 머신러닝은 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 기계가 데이터를 통해 학습할 수 있도록 하는 AI의 하위 집합입니다. 이 두 가지를 함께 사용하면 시간이 지남에 따라 성능을 향상할 수 있는 지능형 시스템을 만들 수 있습니다. 정의 인공 지능(AI): AI는 일반적으로 인간의 지능이 필요한 작업을..