AI & 딥러닝

1. 소개1) 모델 평가와 성능 측정의 개념▪ 모델 평가는 머신러닝 모델이 얼마나 잘 동작하는지를 측정하는 프로세스 ▪ 모델이 예측한 결과가 실제 데이터와 얼마나 일치하느지를 평가함으로써 이루어짐2) 모델 평가가 중요한 이유 ▪올바른 모델 평가는 모델이 실제 환경에서 얼마나 효과적으로 작동하는지를 이해하고 개선하는 데 도움 ▪ 잘못된 모델 평가는 실전에서 예측 성능을 과대 또는 과소 평가할 수 있음 ▪ 이는 비효율적인 의사 결정으로 이어짐2. 평가 지표의 필요성1) 정확도 만으로는 충분하지 않은 이유 ▪ 정확도는 모델의 성능을 평가하는 일반적인 지표 중 하나 ▪ 하지만, 클래스 불균형이나 데이터의 특성에 따라 신뢰할 수 없는 경우가 있음 ▪ 특히, 클래스의 분포가 균일하지 않거나 특정 클래스의 중요성이 ..

1. 소개1) 데이터 시각화의 개념 소개데이터를 시각적으로 표현하는 과정으로, 숫자와 통계량을 그림, 차트, 그래프 등의 형태로 변환하여 시각적으로 이해할 수 있게 만드는 것2) 데이터 시각화가 중요한 이유▪데이터 시각화를 통해 복잡한 정보를 명확하게 전달하고, 패턴이나 트렌드를 시각적으로 파악할 수 있게 함 ▪시각적인 표현은 의사 결정을 더욱 용이하게 만들며, 데이터의 의미를 빠르게 이해할 수 있도록 함 ▪조직이나 개인은 데이터로부터 통찰력을 얻고, 효과적인 전략 수립과 문제 해결에 기여2. 데이터 시각화의 중요성1) 정보 전달과 이해의 용이성 ▪데이터 시각화는 복잡한 데이터를 직관적이고 명확하게 전달 ▪그림, 차트, 맵 등의 시각적 요소를 활용하여 숫자와 통계를 이해하기 쉽게 구성 ▪일반인들도 전문적..

1. 소개1) 데이터 전처리와 정제의 개념▪ 수집된 데이터를 분석에 적합한 형태로 가공하고 정리하는 과정 ▪ 데이터 과학 및 기계 학습 프로젝트에서 핵심적인 단계 중 하나2) 데이터 전처리가 중요한 이유 ▪ 데이터는 불완전하거나 노이즈가 포함되어 있음. ▪ 전처리는 이러한 문제들을 해결하고 데이터의 품질을 향상시켜 정확하고 신뢰성 있는 분석을 하도록 하는 전 단계 작업 ▪ 잘 처리되지 않은 데이터는 모델의 성능저하는 물론 예측이나 결정에 오류가 발생 가능2. 데이터 수집과 이해1) 데이터 수집의 중요성과 목적 ▪ 데이터 수집은 데이터 과학 및 기계 학습 프로젝트의 출발점 ▪ 다양하면서도 정확한 데이터를 수집하는 것이 분석 및 모델링의 성공에 결정적 역할 ▪ 올바른 데이터 수집은 모델이 현실을 잘 반영하도..

1. 소개1) 이미지 처리와 컴퓨터 비전의 개념▪ 이미지 처리: 디지털 이미지에 대한 조작, 분석, 해석 등의 작업을 의미▪ 컴퓨터 비전: 컴퓨터를 활용한 이미지 처리로 시각적 데이터를 해석하고 이해하는 분야두 분야는 주로 컴퓨터가 시각적인 정보를 처리하여 의미 있는 결과를 도출하는 데 중점을 둔다.2) 이미지 처리와 컴퓨터 비전이 중요한 이유이미지 처리와 컴퓨터 비전은 다양한 산업 분야에서 핵심 기술로 활용된다.ex) 의료 분야: 의료 영상 분석을 통해 질병을 진단하고 치료를 지원       자율 주행 자동차 분야: 주변 환경을 인식하여 안전운전에 기여이외 보안, 생산, 엔터테이먼트 등 여러 분야에서 이미지 처리와 컴퓨터 비전 기술이 혁신적인 역할 수2. 이미지 처리의 기본 개념1) 디지털 이미지의 구..

1. 소개1) 감정 분석의 개념▪ 텍스트나 음성과 같은 데이터에서 사용자의 감정을 인식하고 분류하는 자연어 처리 기술▪ 주로 긍정, 부정, 중립과 같은 감정 카테고리로 분류▪ 감정 톤을 파악하여 의사 결정이나 사용자 경험을 개선하는 데 활용2) 감정 분석의 중요성 및 실생활에서의 활용▪ 소셜 미디어, 제품 리뷰, 고객 피드백 등 다양한 텍스트 데이터에서 사용자의 의견과 감정을 이해하는데 중요한 역할▪ 실생활에서는 감정 분석이 마케팅 전략 수립, 제품 품질 향상, 고객 서비스 개선 등 다양한 응용 분야에서 활용▪ 소비자들과 조직 간의 상호 작용을 더 효과적으로 관리할 수 있도록 함.2. 감정 분석의 기본 개념1) 감정 분석의 정의와 목적▪ 감정 분석은 텍스트나 음성 데이터에서 감정을 파악하고 해당 감정을 ..

1. 소개1) 텍스트 분류의 개념▪ 텍스트 분류는 자연어 처리 기술 중 하나이다. ▪ 주어진 텍스트를 사전에 정의된 카테고리 또는 클래스로 분류하는 작업을 의미한다. ▪ 기계가 텍스트를 이해하고 특정 주제 또는 카테고리에 할당하는 데 사용한다.2) 스팸 필터링의 중요성 및 실생활에서의 활용 ▪ 스팸 필터링은 텍스트 분류의 대표적인 응용 사례 중 하나이다. ▪ 이메일이나 메시지에서 스팸과 정상 메시지를 식별하여 사용자에게 스팸 메시지를 걸러주는 역할을 한다. ▪ 실생활에서는 스팸 필터링을 통해 이메일을 정리하고 효율적으로 사용할 수 있도록 한다.2. 텍스트 분류의 기본 원리1) 텍스트 분류의 정의와 목적▪ 텍스트 분류: 기계가 주어진 텍스트를 사전에 정의된 클래스 또는 카테고리로 분류하는 자연어 처리 작업..

1. 소개1) 자연어 처리(NLP)의 개념 소개◾ 자연어 처리는 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고 처리하는 기술◾ 텍스트 데이터를 분석하고 해석하여 의미 있는 정보를 추출하는 분야2) NLP의 중요성 및 실생활에서의 활용◾ NLP는 컴퓨터가 인간의 언어를 이해함으로써 기계번역, 챗봇, 텍스트 마이닝, 감정 분석 등 다양하 분야에서 활용ㅊ 일상생활에서도 음성 비서, 자동 번역 등으로 경험할 수 있음.2. 자연어 처리의 기본 개념1) 자연어 처리의 정의와 목적◾ 자연어 처리(NLP)는 인간이 사용하는 언어를 컴퓨터가 이해하고 처리할 수 있도록 하는 기술◾ 텍스트 데이터를 분석하고 의미를 추출하여 유용한 정보를 도출하는 과정을 포함◾ 자연어 처리의 목적은 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고 그에 대응하는 작업을 수..

1. 소개1) 군집화의 개념 ◾ 군집화는 비슷한 특성을 가진 데이터를 그룹으로 묶는 데이터 마이닝 기술 중 하나◾ 데이터 내의 패턴을 식별하고 유사성을 기반으로 한 그룹을 형성하는 방법◾ 광범위한 응용 분야에서 사용2) 군집화의 중요성◾ 군집화는 고객 세그멘테이션(Seg. 분류), 이미지 세분화, 추천 시스템, 이상 탐지 등 다양한 분야에서 활용◾ 이를 통해 데이터를 효과적으로 이해하고 의사 결정에 활용할 수 있음.2. 군집화의 기본 개념1) 군집화의 정의와 목적◾ 군집화는 비슷한 특성을 가진 데이터를 동일한 그룹으로 묶는 것◾데이터 간의 유사성을 기반으로 한 패턴을 찾아내는 통계적 기법2) 군집화와 분류의 차이◾ 군집화는 레이블이 없는 데이터를 비슷한 특성을 가진 그룹으로 구분◾ 분류는 이미 레이블이 ..

1. 소개1) 회귀 분석의 개념 ▪ 회귀 분석은 변수 간의 관계를 모델링하여, 종속 변수를 예측하는 통계적 방법이다. ▪ 데이터 간의 패턴을 파악하여 미래 값을 예측하는데 사용한다.2) 회귀 분석의 중요성 및 실생활에서의 활용 예시 ▪ 회귀 분석은 경제학, 금융, 마케팅, 공학 등 다양한 분야에 활용한다.ex) 주택 가격 예측, 매출 예측, 성적 예측 등 다양한 실제 문제에 대한 해결에 기여한다.2. 회귀 분석의 기본 개념1) 회귀 분석의 정의와 목적▪ 회귀 분석은 종속 변수와 독립 변수 간의 관계를 모델링하여, 독립 변수 값이 주어졌을 때 종속 변수 값을 예측하는 통계적 기법이다.2) 종속 변수와 독립 변수의 개념 설명▪종속 변수: 예측하려는 변수▪독립 변수: 예측에 사용되는 변수, 회귀 분석은 독립변..

1. 소개1) 분류모델의 개념 소개∎ 분류모델데이터를 여러 카테고리 또는 클래스로 분류하는 데 사용되는 알고리즘, 주어진 데이터의 패턴을 학습하여 새로운 데이터를 정확하게 분류하는데 활용2) 분류모델이 중요한 이유현실 세계에서 다양한 분야에서 활용▪ 예측, 판별, 인식 등의 작업을 수행하여 의사 결정에 도움 ▪ 비즈니스, 의료, 금융 등에서 데이터 기반의 전략을 수립하는데 중요한 역할2. 분류모델의 기본 개념1) 분류의 정의와 목적∎ 분류입력 데이터를 사전 정의된 클래스 또는 레이블로 할당하는 작업을 의미  ∎ 분류의 목적새로운 데이터에 대해 정확한 레이블을 예측하여 판별 또는 분류하는 것2) 예측과 분류의 차이 ∎ 예측연속적인 값을 예측 하는 작업  ∎ 분류 데이터를 범주에 할당 하는 작업, 분류는 미..