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머신러닝에서 선형 회귀(Linear Regression)는 가장 기본적이고 중요한 알고리즘 중 하나입니다. 이 알고리즘은 주어진 데이터를 기반으로 두 변수 간의 관계를 추정하고, 이를 통해 예측을 수행하는 데 사용됩니다. 선형 회귀는 주로 회귀 문제(Regression Problem)에서 사용되며, 예측할 수 있는 연속적인 값이 있을 때 매우 유용합니다. 이번 글에서는 선형 회귀의 개념, 작동 원리, 장점과 단점, 그리고 실제 활용 사례에 대해 자세히 알아보겠습니다.1. 선형 회귀란?선형 회귀는 입력 변수(독립 변수)와 출력 변수(종속 변수) 사이의 선형 관계를 모델링하는 회귀 분석 기법입니다. 선형 회귀는 입력 변수들의 가중치를 최적화하여, 출력 변수의 값을 예측합니다. 주어진 데이터에 적합한 직선을 ..

정보 검색(Information Retrieval, IR)은 사용자가 필요로 하는 정보를 대량의 데이터에서 효과적으로 찾아주는 기술입니다. 이는 검색 엔진, 문서 검색, 추천 시스템 등 다양한 분야에서 활용됩니다.1. 정보 검색의 정의정보 검색은 비정형 데이터(텍스트, 이미지, 오디오 등)에서 사용자의 질의(Query)와 관련된 정보를 찾아 제공하는 기술입니다. 일반적으로 웹 검색, 도서관 카탈로그, 기업 데이터베이스 등의 문서 검색에 많이 사용됩니다.2. 정보 검색의 과정정보 검색 시스템은 다음과 같은 주요 단계를 거칩니다.문서 수집(Document Collection)웹 크롤러나 데이터베이스를 통해 검색할 문서를 수집합니다.색인(Indexing)수집된 문서에서 중요한 키워드를 추출하고, 역색인(Inv..

1. 개요Locality Sensitive Hashing(LSH)은 유사한 데이터를 높은 확률로 같은 해시 버킷에 매핑하여 최근접 이웃(Nearest Neighbor) 검색을 효율적으로 수행하는 기법입니다. 특히 고차원 데이터에서 브루트 포스 방식(모든 데이터와 거리 계산)보다 훨씬 빠른 검색이 가능하여 이미지 검색, 추천 시스템, 생물정보학 등의 분야에서 널리 활용됩니다.2. 전통적인 해싱과 LSH의 차이점일반적인 해싱(Hashing)은 서로 다른 입력 값에 대해 균등하게 해시 값을 배정하여 충돌을 최소화하는 것이 목적입니다. 그러나 LSH는 정반대로, 유사한 데이터는 같은 해시 값으로 매핑될 확률이 높고, 비슷하지 않은 데이터는 다른 해시 값으로 매핑될 확률이 높도록 설계됩니다. 전통적 해싱LSH목적..

머신러닝을 처음 접하는 사람들에게는 다양한 용어들이 헷갈릴 수 있습니다. 특히, 모델, 데이터셋, 학습, 검증과 같은 기본적인 개념들은 머신러닝을 이해하는 데 매우 중요한 요소들입니다. 이 글에서는 머신러닝의 핵심 용어들을 정리하고, 각 용어의 의미와 역할을 명확히 설명하겠습니다.1. 모델 (Model)1.1 모델이란?머신러닝에서 모델은 주어진 데이터로부터 패턴을 학습하여 예측을 수행하는 알고리즘을 의미합니다. 모델은 데이터로 학습을 진행한 후, 새로운 데이터에 대해 예측을 할 수 있게 됩니다. 머신러닝 모델은 학습을 통해 특정 작업을 수행할 수 있도록 구성됩니다.예를 들어, 스팸 메일 분류기를 만들고자 한다면, 스팸 메일을 분류할 수 있도록 학습된 모델이 필요합니다. 이 모델은 이메일의 텍스트, 발신자..

오늘날 인공지능(AI) 기술이 발전하면서 머신러닝(Machine Learning)과 딥러닝(Deep Learning)이라는 용어가 자주 언급됩니다. 두 개념은 밀접한 관련이 있지만, 서로 다른 방식으로 작동합니다. 많은 사람들이 머신러닝과 딥러닝을 혼용해서 사용하지만, 정확한 차이를 이해하는 것이 중요합니다. 이번 글에서는 머신러닝과 딥러닝의 차이점과 각각의 특징, 활용 사례를 살펴보겠습니다.2. 머신러닝(Machine Learning)이란?2.1 머신러닝 개념머신러닝은 명시적인 프로그래밍 없이 데이터에서 학습하는 기술을 의미합니다. 즉, 사람이 일일이 규칙을 정해주지 않아도, 컴퓨터가 주어진 데이터에서 패턴을 찾아내고 이를 기반으로 예측을 수행하는 것이 목표입니다.머신러닝은 일반적으로 지도학습, 비지도..

머신러닝은 데이터를 학습하여 특정 작업을 수행하는 모델을 만드는 기술입니다. 학습 방식에 따라 머신러닝은 지도학습(Supervised Learning), 비지도학습(Unsupervised Learning), 준지도학습(Semi-Supervised Learning), 강화학습(Reinforcement Learning) 네 가지 주요 유형으로 나뉩니다. 이번 글에서는 각 학습 방식의 개념과 차이점, 활용 사례를 자세히 알아보겠습니다.1. 지도학습 (Supervised Learning)1.1 지도학습이란?지도학습(Supervised Learning)은 입력 데이터(Input)와 그에 대한 정답(Label 또는 Output)이 함께 제공되는 데이터셋을 기반으로 학습하는 방식입니다. 즉, 머신러닝 모델이 주어진 ..

1. 머신러닝이란?1.1 머신러닝의 정의머신러닝(Machine Learning)은 컴퓨터가 명시적으로 프로그래밍되지 않아도 데이터에서 패턴을 학습하고 스스로 개선할 수 있도록 하는 인공지능(AI)의 한 분야입니다. 즉, 사람이 일일이 규칙을 프로그래밍하지 않아도, 데이터를 학습하여 특정 작업을 수행하는 모델을 생성하는 기술입니다.머신러닝의 개념을 쉽게 이해하기 위해 예를 들어보겠습니다. 우리가 이메일을 사용할 때, 받은 편지함에는 스팸메일이 자동으로 필터링됩니다. 이 과정에서 머신러닝 모델이 이메일의 내용을 분석하고, 기존 스팸메일 패턴을 학습하여 새로운 스팸메일을 예측하고 필터링하는 역할을 합니다.1.2 머신러닝의 주요 특징데이터 기반 학습: 머신러닝 모델은 데이터를 통해 패턴을 찾고, 새로운 입력값이..

🔍 최근 주가 동향마벨 테크놀로지(NASDAQ: MRVL)의 이사 Brad W. Buss가 20만 7천 달러 규모의 자사주를 매입하면서 시장의 주목을 받고 있습니다. 최근 22% 이상의 급락을 경험한 마벨 주가는 과매도 상태로 평가되며, 이번 매입이 투자 신호로 작용할 가능성이 큽니다. 🧐또한 CFRA는 마벨의 목표 주가를 130달러에서 90달러로 하향 조정했지만, "강력 매수" 등급을 유지하면서 장기적인 성장 가능성을 긍정적으로 평가했습니다. 이는 AI 반도체 시장에서의 강력한 입지를 고려한 것으로 보입니다. 🔥📊 앞으로의 주가 분석✅ 긍정적 요소AI 반도체 성장 💡: 맞춤형 실리콘 및 네트워크 AI 솔루션의 성장이 지속될 것으로 전망됨.Amazon과의 파트너십 🤝: 클라우드 AI 서비스 확..