이번 시간에는 모델링의 첫걸음, 머신러닝에 대해 알아볼 거야. 수학까지 깊게 파고들면 머리 아프니까, 우리는 시험에 나올 만한 핵심만 쏙쏙 뽑아서 실습 위주로 배울 거야. 이 정도만 해도 시험 문제 척척 풀 수 있게 도와줄게!
이번 시간에는 머신러닝에서 회기 문제가 뭔지, 그리고 모델이 얼마나 잘 맞췄는지 어떻게 평가하는지 알아볼 거야.
이번 시간에는 머신러닝에서 두 번째로 중요한 문제인 분류 문제와 모델 성능을 제대로 평가하는 방법들을 알아볼 거야.
앞에서 배운 회귀 문제는 숫자를 예측하는 거였잖아? 예를 들어 집값을 예측하거나, 내일의 온도를 예측하는 것처럼 말이야.
하지만 분류 문제는 데
...진짜 똑똑한 사람은 상대를 불편하게 하지 않아!
가끔 대화하다 보면 "이 사람 왜 이렇게 말하지?" 싶을 때 있지? 상대방이 내 말을 왜곡해서 듣거나, 내가 하는 말을 부정하는 것 같다고 느낄 때 말이야. 이럴 때 상대방이 내 말을 잘못 들었나, 아니면 내가 이상하게 말했나 의심해 볼 필요가 있어.
...이번 시간에는 머신 러닝을 처음 시작하는 친구들을 위해 아주 중요한 기본 템플릿을 알려줄 거야. 마치 게임의 기본 조작법처럼, 이걸 알면 머신 러닝 문제를 쉽게 풀 수 있을 거야!
우리가 사용할 마법 도구는 바로 *사이킷런(scikit-learn)
...이번 챕터에서는 머신러닝의 기초 중의 기초인 모델 3가지를 직접 만져보면서 어떻게 예측하는지 알아볼 거야. 바로 선형 회귀, 로지스틱 회귀, 의사 결정 나무! 이 셋을 통해 '회귀'와 '분류'가 뭔지, 그리고 모델이 어떻게 똑똑하게 예측하는지 눈으로 직접 확인할 수 있을 거야.
...이번 시간에는 머신러닝에서 엄청 중요한 앙상블 기법에 대해 알아볼 거야. 지금까지는 혼자 똑똑한 모델(선형 모델, 트리 모델 등)을 배웠다면, 이제는 여러 모델을 합쳐서 더 좋은 성능을 내는 방법을 배울 거야.
오늘 배울 앙상블 기법은 크게 세 가지야.
이번 시간에는 실무에서 엄청나게 많이 쓰이는 앙상블 모델들을 더 깊이 파고들어 볼 거야. 이미 배웠던 보팅, 배깅, 부스팅 모델들을 다시 한번 비교하면서 어떤 점이 다른지, 그리고 왜 좋은지 제대로 알아보자!
안녕하세요! 오늘은 공대생들이 많이 하는 고민, 특히 '돈'에 대한 고민을 제 경험을 바탕으로 이야기해볼까 해요. 물론 제 생각은 좀 편협할 수 있으니, 그냥 '이런 생각도 있구나' 하고 가볍게 들어주세요.
저는 평범한 인문계 고등학교를 나왔어요. 공부는 나름 열심히 했지
...이번 시간에는 지금까지 배운 모델 말고도 머신러닝에 자주 쓰이는 다양한 모델들을 한눈에 살펴볼 거야. 각 모델을 깊게 파고들기보다는, "이 모델은 이런 아이디어로 만들어졌고, 이런 상황에서 잘 맞고, 이런 장단점이 있구나!" 하고 열 개 정도 이해하는 데 집중하자!
이번 시간에는 우리가 지금까지 만들었던 머신러닝 모델들이 얼마나 잘 작동하는지 숫자로만 보는 게 아니라, 그래프로 한눈에 비교하고 왜 그런 결과가 나왔는지 이해하는 방법을 배울 거야.
이번 시간엔 드디어 우리가 배운 머신러닝 내용을 진짜 프로젝트처럼 한번 쭉 따라가 볼 거야. 목표는 그냥 모델 하나 뚝딱 만드는 게 아니라, AIC 시험 같은 데서도 써먹을 수 있게 머신러닝 프로젝트가 어떻게 돌아가는지, 각 단계에서 뭘 봐야 하는지 딱 정해진 틀(템플릿)로 익히는
...이번 시간에는 딥러닝이 뭔지, 그리고 인공신경망(ANN)이랑 심층신경망(DNN)이 어떻게 다른지 쉽게 알아볼 거야. 강의 끝나면 "딥러닝이 왜 딥(deep)인지", "ANN이랑 DNN이 뭐가 다른지" 딱 설명할 수 있게 될 거야!
딥러닝은 **여러 층으로 이루어진 인
...딥러닝이 뭘 배우는지 궁금하지? 쉽게 말하면 가중치랑 편향을 조절하는 과정이야. 이 두 가지만 제대로 이해해도 딥러닝 학습의 핵심을 잡은 거야!
이번 시간에는 딥러닝에서 활성화 함수가 왜 중요한지, 그리고 어떤 종류가 있는지 쉽게 알아볼 거야.
결론부터 말하면, 활성화 함수가 없으면 딥러닝은 그냥 똑똑하지 않은 계산기가 돼버려. 아무리 복잡하게 층을 쌓아도 결국엔 단순한 계산밖에 못 하게 되지.
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...안녕! 오늘은 딥러닝에서 엄청 중요한 '손실 함수'에 대해 알아볼 거야. 손실 함수가 뭔지, 왜 중요한지, 그리고 어떤 종류가 있는지 쉽게 설명해 줄게!
간단히 말하면, 손실 함수는 우리 모델이 얼마나 틀렸는지 숫자로 알려주는 기준이야.
요즘 유튜브에서 완전 난리 난 여행 유튜버가 있어. 바로 '여행하는 김씨'라는 사람인데, 진짜 영화 같은 일이 벌어졌다고 해.
방글라데시 가는 길, 비행기에서 무슨 일이?
김씨가 방글라데시로 가는 비행기를 탔는데, 세상에! 역대급으로 심한 난기류를 만난 거야. 비행기가 막 흔들리니까 옆에 앉아있던 방글
...이번 챕터 마지막 시간이야! 앞에서 손실 함수가 얼마나 틀렸는지 알려준다고 했잖아? 그럼 이제 궁금한 게 생길 거야. "그럼 틀린 걸 어떻게 고치지?" 바로 그 질문에 대한 답을 오늘 알아볼 거야. 바로 경사 하강법이랑 옵티마이저라는 친구들이야.
이번 시간부터는 진짜 딥러닝 모델을 직접 만들어볼 거야. 목표는 딱 하나! 모델을 만들고, 학습시키고, 평가하는 전체 과정을 익히는 거지. 문법 하나하나 외우기보다는 '모델을 만들어본다'는 느낌을 잡는 게 중요해.
고혈압은 우리 몸의 혈관과 장기에 엄청난 부담을 주는 녀석이야. 그래서 여러 가지 문제를 일으킬 수 있지. 특히 심장, 뇌, 신장, 눈은 고혈압 때문에 가장 많이 힘들어하는 곳들이야.
