텍스트 분류
FlowHunt의 텍스트 분류 컴포넌트를 활용하여 워크플로우에서 자동 텍스트 분류를 시작해보세요. AI 모델을 사용해 입력된 텍스트를 사용자가 정의한 카테고리로 손쉽게 분류할 수 있습니다. 챗 기록과 커스텀 설정 지원으로 맥락에 맞는 정확한 분류가 가능해, 라우팅, 태깅, 콘텐츠 모더레...
2 분 읽기
AI
Classification
+3
Classification
K-최근접 이웃
k-최근접 이웃(KNN) 알고리즘은 분류 및 회귀 작업에 사용되는 비모수적, 지도 학습 알고리즘입니다. 'k'개의 가장 가까운 데이터 포인트를 찾아 거리 측정 및 다수결 투표를 활용하여 결과를 예측하며, 단순성과 다양한 적용 가능성으로 잘 알려져 있습니다....
4 분 읽기
Machine Learning
KNN
+3
LightGBM
LightGBM(라이트 그라디언트 부스팅 머신)은 마이크로소프트에서 개발한 고급 그라디언트 부스팅 프레임워크입니다. 분류, 순위 매김, 회귀와 같은 고성능 머신러닝 작업을 위해 설계되었으며, 대용량 데이터셋을 효율적으로 처리하면서도 최소한의 메모리로 높은 정확도를 제공합니다....
4 분 읽기
LightGBM
Machine Learning
+5
Top-k 정확도
Top-k 정확도는 머신러닝 평가 지표로, 실제 정답 클래스가 예측된 상위 k개 클래스 내에 포함되어 있는지를 평가하여, 다중 클래스 분류 작업에서 포괄적이고 관대한 측정 기준을 제공합니다....
4 분 읽기
AI
Machine Learning
+3
곡선 아래 면적 (AUC)
곡선 아래 면적(AUC)은 머신러닝에서 이진 분류 모델의 성능을 평가하는 데 사용되는 기본적인 지표입니다. 이는 수신자 조작 특성(ROC) 곡선 아래의 면적을 계산하여 모델이 양성 클래스와 음성 클래스를 구분하는 전체적인 능력을 정량화합니다....
3 분 읽기
Machine Learning
AI
+3
그래디언트 부스팅
그래디언트 부스팅은 회귀와 분류를 위한 강력한 머신러닝 앙상블 기법입니다. 이 방법은 일반적으로 의사결정나무를 사용하여 모델을 순차적으로 구축하며, 예측을 최적화하고 정확성을 높이며 과적합을 방지합니다. 데이터 사이언스 대회와 비즈니스 솔루션에서 널리 활용됩니다....
4 분 읽기
Gradient Boosting
Machine Learning
+4
나이브 베이즈
나이브 베이즈는 조건부 확률을 적용하는 베이즈 정리에 기반한 분류 알고리즘의 한 종류로, 각 특성들이 조건부로 독립적이라는 단순화된 가정을 사용합니다. 이러한 가정에도 불구하고 나이브 베이즈 분류기는 효과적이고 확장성이 뛰어나며, 스팸 탐지나 텍스트 분류와 같은 다양한 응용 분야에 사용...
4 분 읽기
Naive Bayes
Classification
+3
로그 손실
로그 손실(로그라리즘/크로스 엔트로피 손실)은 머신러닝 모델의 성능을 평가하는 핵심 지표로, 특히 이진 분류에서 예측 확률과 실제 결과의 차이를 측정하여 잘못되거나 과도하게 확신하는 예측에 패널티를 부여합니다....
4 분 읽기
Log Loss
Machine Learning
+3
머신러닝에서의 리콜(Recall)
머신러닝에서의 리콜(Recall)에 대해 알아보세요. 분류 작업에서 모델 성능을 평가하는 데 중요한 이 지표는 양성 인스턴스를 올바르게 식별하는 것이 얼마나 중요한지 설명합니다. 정의, 계산 방법, 중요성, 활용 사례, 개선 전략까지 모두 확인해보세요....
6 분 읽기
Machine Learning
Recall
+3
분류기
AI 분류기는 기계 학습 알고리즘으로, 입력 데이터를 클래스 레이블에 할당하여 과거 데이터에서 학습한 패턴을 기반으로 정보를 미리 정의된 클래스에 분류합니다. 분류기는 AI 및 데이터 과학의 핵심 도구로, 다양한 산업에서 의사결정을 지원합니다....
8 분 읽기
AI
Classifier
+3
식별 모델
식별 AI 모델에 대해 알아보세요—클래스 간의 결정 경계를 모델링함으로써 분류와 회귀에 집중하는 머신러닝 모델입니다. 동작 방식, 장점, 과제, 그리고 NLP, 컴퓨터 비전, AI 자동화에서의 적용 사례를 이해할 수 있습니다....
5 분 읽기
Discriminative Models
AI
+6
의사 결정 트리
의사 결정 트리는 분류 및 회귀 작업 모두에 사용되는 강력하고 직관적인 의사 결정 및 예측 분석 도구입니다. 나무 모양의 구조로 해석이 용이하며, 머신러닝, 금융, 의료 등 다양한 분야에서 널리 활용됩니다....
5 분 읽기
Decision Trees
Machine Learning
+5
지도 학습
지도 학습은 알고리즘이 레이블이 지정된 데이터를 기반으로 학습하여 새로운, 보지 못한 데이터에 대해 정확한 예측이나 분류를 할 수 있도록 하는 인공지능 및 머신러닝의 기본 개념입니다. 주요 구성 요소, 종류, 그리고 장점에 대해 알아보세요....
2 분 읽기
AI
Machine Learning
+3
지도학습
지도학습은 기계 학습 및 인공지능의 기본적인 접근 방식으로, 알고리즘이 라벨이 지정된 데이터셋을 통해 예측 또는 분류를 학습합니다. 그 과정, 유형, 주요 알고리즘, 응용 분야, 그리고 과제를 살펴보세요....
7 분 읽기
Supervised Learning
Machine Learning
+4
크로스 엔트로피
크로스 엔트로피는 정보 이론과 머신러닝 모두에서 핵심적인 개념으로, 두 확률 분포 간의 차이를 측정하는 지표입니다. 머신러닝에서는 예측 결과와 실제 레이블 간의 불일치를 정량화하는 손실 함수로 사용되며, 특히 분류 작업에서 모델 성능을 최적화하는 데 중요한 역할을 합니다....
3 분 읽기
Cross-Entropy
Machine Learning
+3
혼동 행렬
혼동 행렬은 분류 모델의 성능을 평가하는 머신러닝 도구로, 참/거짓 양성 및 음성의 세부 정보를 제공하여 정확도를 넘어선 인사이트를 제공하며, 특히 불균형 데이터셋에서 유용합니다....
4 분 읽기
Machine Learning
Classification
+3