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
Regression
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
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
랜덤 포레스트 회귀
랜덤 포레스트 회귀는 예측 분석에 사용되는 강력한 머신러닝 알고리즘입니다. 여러 개의 의사결정나무를 구축하고 그 결과를 평균화하여 다양한 산업 분야에서 정확성, 견고성, 다양성을 높입니다....
2 분 읽기
Machine Learning
Regression
+3
선형 회귀
선형 회귀는 통계와 머신러닝에서 종속 변수와 독립 변수 간의 관계를 모델링하는 핵심 분석 기법입니다. 단순성과 해석 용이성으로 잘 알려져 있으며, 예측 분석과 데이터 모델링의 기초가 됩니다....
3 분 읽기
Statistics
Machine Learning
+3
수정된 결정계수(Adjusted R-squared)
수정된 결정계수는 회귀 모델의 적합도를 평가하는 통계적 지표로, 예측 변수의 수를 반영하여 과적합을 방지하고 모델 성능을 보다 정확하게 평가할 수 있도록 합니다....
3 분 읽기
Statistics
Regression
+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
평균 절대 오차(MAE)
평균 절대 오차(MAE)는 회귀 모델 평가를 위한 머신러닝의 기본 지표입니다. 예측 오류의 평균 크기를 측정하여, 오류의 방향을 고려하지 않고 모델 정확도를 평가하는 간단하고 해석 가능한 방법을 제공합니다....
4 분 읽기
MAE
Regression
+3