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머신러닝4

머신러닝 프로젝트 전 과정 따라 하기 – 전처리부터 모델 평가까지 머신러닝을 실무에 활용하기 위해서는 단순히 모델을 만드는 것뿐 아니라, 데이터 전처리부터 모델 학습, 평가에 이르는 전 과정을 체계적으로 경험하는 것이 중요합니다. 이 글에서는 대표적인 붓꽃(Iris) 데이터를 활용해 머신러닝 프로젝트 전 과정을 실습합니다.1. 데이터 불러오기 및 탐색import pandas as pdfrom sklearn.datasets import load_irisiris = load_iris()data = pd.DataFrame(iris.data, columns=iris.feature_names)data['target'] = iris.targetprint(data.head())2. 데이터 전처리from sklearn.model_selection import train_test_sp.. 2025. 3. 26.
scikit-learn으로 머신러닝 실습 시작하기 – 파이썬 입문자를 위한 가이드 머신러닝을 배우고 싶지만 어디서부터 시작해야 할지 막막하다면, 파이썬과 함께 scikit-learn(사이킷런)을 활용한 실습부터 시작해보는 것이 좋습니다. 이 글에서는 머신러닝 입문자들을 위해 scikit-learn을 이용한 실습 과정을 간단한 예제를 통해 소개합니다.1. scikit-learn이란?scikit-learn은 파이썬 기반의 대표적인 머신러닝 라이브러리로, 다양한 분류, 회귀, 군집 알고리즘을 간단한 코드로 구현할 수 있도록 도와줍니다. 데이터 전처리, 모델 학습, 예측, 평가 등 전반적인 머신러닝 워크플로우를 지원합니다.2. 설치 방법scikit-learn은 pip 명령어로 간단히 설치할 수 있습니다.pip install scikit-learn또한, numpy, pandas, matplot.. 2025. 3. 25.
머신러닝과 딥러닝의 차이점 – 파이썬 입문자를 위한 쉬운 설명 최근 IT 기술의 중심에는 인공지능(AI)이 있습니다. 특히 머신러닝(Machine Learning)과 딥러닝(Deep Learning)은 그 핵심 기술로 자주 언급됩니다. 이 두 개념은 비슷해 보이지만 실제로는 동작 방식과 활용 범위에서 중요한 차이를 가집니다. 이 글에서는 파이썬을 막 시작한 입문자도 이해할 수 있도록 머신러닝과 딥러닝의 차이를 쉽게 설명합니다.1. 머신러닝(Machine Learning)이란?머신러닝은 데이터를 기반으로 패턴을 학습하고 미래를 예측하는 기술입니다. 예를 들어, 스팸 메일 필터링, 주가 예측, 고객 구매 예측 등에 사용됩니다.사람이 직접 데이터의 특징(feature)을 정의합니다.예측이나 분류를 위해 다양한 알고리즘을 사용합니다.scikit-learn과 같은 파이썬 라.. 2025. 3. 24.
인공지능의 원리 – AI는 어떻게 작동할까? 인공지능(AI)은 최근 다양한 산업 분야에서 빠르게 확산되고 있으며, 우리의 일상생활 속에도 깊숙이 자리 잡고 있습니다. 하지만 인공지능이 어떤 원리로 작동하는지에 대해 궁금한 사람도 많습니다. 이번 포스팅에서는 인공지능의 기본 개념과 핵심 원리, 그리고 AI가 실제로 학습하고 판단하는 방식을 알기 쉽게 설명하겠습니다.1. 인공지능이란 무엇인가?인공지능(AI: Artificial Intelligence)은 사람의 지능을 컴퓨터가 모방하여 사고, 학습, 추론, 판단 등의 작업을 수행할 수 있도록 만든 기술입니다. AI는 데이터를 분석하고, 그 패턴을 학습한 뒤, 새로운 상황에서도 유사한 판단을 내릴 수 있도록 설계되어 있습니다.인공지능의 종류약한 AI (Narrow AI): 특정한 작업에 특화된 인공지능 .. 2025. 3. 24.