반응형 인공지능3 인공지능 회귀모델: 데이터 예측의 핵심 기술 회귀모델이란 무엇인가?회귀모델은 데이터 사이의 관계를 분석하고 예측하는 통계적 방법이다. 특히 인공지능(AI)과 머신러닝(ML) 분야에서 회귀모델은 연속적인 값을 예측하는 데 널리 사용되었다. 예를 들어, 주택 가격 예측, 판매량 분석, 질병 발생률 예측 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 인공지능 회귀모델은 기존의 통계적 회귀분석을 넘어 더 복잡한 데이터 패턴을 학습할 수 있도록 발전했다. 이 글에서는 회귀모델의 기본 개념부터 다양한 알고리즘, 실제 적용 사례까지 자세히 알아보겠다. 1. 회귀모델의 기본 원리회귀분석은 독립변수(X)와 종속변수(Y) 간의 관계를 모델링하는 방법이다. 가장 간단한 형태인 **선형 회귀(Linear Regression)**는 다음과 같은 수식으로 표현된다. Y = β0 +.. 2025. 4. 15. 인공지능의 숨겨진 조력자, 레이블 인공지능 레이블이란? 인공지능(AI)은 우리 삶의 다양한 분야에서 빠르게 확산되고 있습니다. 특히, 데이터 분석, 자동화, 예측 모델링 등에서 AI의 역할은 점점 더 중요해지고 있다. 그 중에서도 "인공지능 레이블"은 AI 시스템의 핵심 요소로 자리 잡고 있다. 이번 블로그에서는 인공지능 레이블의 개념, 활용 사례, 그리고 이에 따른 윤리적 고민에 대해 알아보겠다.인공지능(AI)은 현대 사회의 다양한 분야에서 혁신을 일으키고 있다. 하지만 화려한 AI 기술 뒤에는 숨겨진 조력자들이 존재한다. 바로 '인공지능 레이블'이다. 레이블은 AI 모델이 학습하고 예측하는 데 필수적인 데이터의 '이름표'와 같다. 인공지능 레이블은 AI 모델이 데이터를 학습하고 분류하는 과정에서 사용되는 태그 또는 카테고리를 의미합니.. 2025. 2. 24. 인공지능의 핵심, 지도학습(Supervised Learning)이란 무엇인가? 인공지능(AI)은 우리 삶의 다양한 분야에서 점점 더 중요한 역할을 하고 있다. 그 중에서도 지도학습(Supervised Learning)은 인공지능의 핵심 기술 중 하나로, 머신러닝의 기본이 되는 학습 방법이다. 이번 글에서는 지도학습의 개념, 원리, 그리고 실제 적용 사례에 대해 알아보겠다.지도학습이란?지도학습은 **레이블(Label)**이 달린 데이터를 사용하여 모델을 학습시키는 머신러닝 방법입니다. 레이블은 정답을 의미하며, 모델은 이 정답을 기준으로 입력 데이터와 출력 데이터 간의 관계를 학습합니다. 예를 들어, 고양이와 강아지 사진을 분류하는 문제에서 각 사진에 "고양이" 또는 "강아지"라는 레이블이 붙어 있다면, 모델은 이러한 레이블을 통해 사진의 특징을 학습하고 새로운 사진이 입력되었을 .. 2025. 2. 10. 이전 1 다음 반응형
