코사장

인공지능에서 분류(Classification)와 회귀(Regression)는 기계 학습(Machine Learning)의 주요한 작업 중 하나입니다. 이 글에서는 분류와 회귀의 기본 개념, 종류, 예제 및 분석 방법에 대해 알아보겠습니다. 1.분류와 회귀의 기본 개념 분류는 입력 데이터를 미리 정의된 여러 범주 중 하나로 할당하는 문제입니다. 예를 들어, 이메일이 스팸인지 아닌지를 판단하는 경우, 스팸 또는 햄(정상 이메일) 두 가지 범주 중 하나에 이메일을 할당하는 것입니다. 회귀는 입력 데이터를 기반으로 연속된 수치 값을 예측하는 문제입니다. 예를 들어, 집의 크기, 위치, 주변 시설 등의 정보를 기반으로 집의 가격을 예측하는 경우입니다. 2.분류와 회귀의 유형 분류와 회귀에는 다양한 유형이 있습니다..

1. 인공지능(AI) 기술의 기본 개념 인공지능은 기계가 인간처럼 사고하고 학습할 수 있도록 하는 기술입니다. 인공지능은 데이터를 기반으로 패턴을 인식하고, 문제를 해결하며, 의사 결정을 내리는 능력을 갖춘 컴퓨터 시스템을 말합니다. 2. 인공지능의 원리 인공지능은 다양한 알고리즘과 기술을 사용하여 작동합니다. 이러한 원리 중 가장 중요한 것은 기계학습(machine learning)과 딥러닝(deep learning)입니다. 기계학습: 기계학습은 데이터를 분석하여 알고리즘이 스스로 학습하고 개선하는 과정입니다. 주어진 데이터를 기반으로 모델을 만들어 예측하거나 분류하는 데 사용됩니다. 딥러닝: 딥러닝은 인공신경망(artificial neural network)을 기반으로 한 기계학습의 한 분야로, 복잡..