Tag Archive for: 지도학습

[AI]서포트 벡터 머신(SVM) 알아보기: 분류와 회귀에 활용되는 강력한 머신 러닝 알고리즘

서포트 벡터 머신(SVM)은 강력한 지도학습 알고리즘으로, 주로 분류 및 회귀 문제를 해결하는 데 사용됩니다. 이 머신 러닝 알고리즘은 데이터 간의 결정 경계를 찾고, 이를 기반으로 새로운 데이터를 분류하거나 예측하는 데에 효과적입니다. 특히 고차원 데이터셋에서 뛰어난 성능을 보입니다. 1. 작동 원리: SVM은 클래스 간의 결정 경계를 찾는 것이 주요 목표입니다. 결정 경계로부터 가장 가까운 데이터 포인트, […]

[AI]지도학습 (Supervised Learning)

지도학습(Supervised Learning)은 기계 학습의 한 분야로, 입력 데이터와 그에 대응하는 레이블(정답)을 이용하여 모델을 학습시키는 방법을 말합니다. 이는 데이터셋 내에 레이블이 포함되어 있어 모델이 입력과 정답 간의 관계를 학습할 수 있게 합니다. 지도학습은 다양한 문제 해결에 활용되며, 분류(Classification)와 회귀(Regression)로 크게 나눌 수 있습니다. 1. 분류(Classification): 분류는 입력 데이터를 미리 정의된 클래스 또는 범주로 분류하는 작업을 말합니다. […]

[AI]의사결정트리 (Decision Tree)

의사결정트리(Decision Tree)는 데이터를 분석하고 패턴을 파악하여 의사결정을 지원하는 지도학습 알고리즘 중 하나입니다. 나무 구조를 가진 그래픽 모델로, 데이터의 속성을 테스트하여 예측을 수행하는 데 사용됩니다. 이러한 트리 구조에서 각 내부 노드는 특정 속성의 테스트를 나타내며, 각 가지(branch)는 테스트 결과에 따른 가능한 출력 상황을 나타냅니다. 의사결정트리는 다음과 같은 주요 특징을 가지고 있습니다: 의사결정트리의 학습 과정은 다음과 같습니다: […]