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지도학습(Supervised Learning) 알고리즘 이해와 주요 알고리즘 정리 지도학습(Supervised Learning)이란? 지도학습(Supervised Learning)은 머신 러닝의 중요한 범주 중 하나로, 주어진 입력에 대해 정확한 출력(레이블)을 예측하는 과정이다. 이 방식에서는 학습 데이터(Training Data)와 함께 정답 레이블(Label)이 제공되며, 이를 통해 알고리즘이 데이터의 패턴을 학습하고 미래 데이터에 대한 예측을 수행한다. 각 변수들을 간단하게 표현하면 다음과 같다. 레이블(Label): 각 데이터 포인트에 대한 정답 혹은 결과값 특성(Feature): 데이터의 입력 변수들 학습(Training): 모델이 데이터로부터 학습하는 과정 예측(Prediction): 학습된 모델을 사용하여 미지의 데이터에 대한 결과를 예측 지도학습의 주요 알고리즘 1. ..
오픈 데이터를 제공하는 사이트 정리 1. Kaggle (캐글) 데이터를 제공하는 대표적인 플랫폼으로 다양한 데이터 세트를 제공한다. https://www.kaggle.com/ Kaggle: Your Machine Learning and Data Science Community Kaggle is the world’s largest data science community with powerful tools and resources to help you achieve your data science goals. www.kaggle.com 2. UCI Machine Learning Repository (UCI 머신 러닝 리포지토리) 캘리포니아 대학교 어바인 캠퍼스에서 운영하는 데이터 제공 사이트다. https://archive.ics.uci.e..
[AI 앱 - Whimsical] 창의적인 아이디어와 협업이 필요할 때 사용할 수 있는 생성형 AI 앱 인공지능 기술이 빠르게 발전하면서, 빠르게 변하는 업무 환경에서는 끊임없이 새롭고 혁신적인 아이디어가 필요하다. 이에 따라, 나의 아이디어를 발전시켜줄 수 있고 협업할 수 있게 도와주는 인공지능 앱인 Whimsical을 소개한다. Whimsical란? Whimsical은 아이디어를 시각화하고 팀과의 협업을 강화하는데 사용할 수 있는 플랫폼이다. 아래 링크를 통해 이용해 볼 수 있다. https://whimsical.com/ Whimsical - Where great ideas take shape Whimsical combines whiteboards and docs in an all-in-one collaboration hub. whimsical.com Whimsical의 주요 기능 1. 플로우차트: 복..
LLM의 시대: 인공지능 언어 모델과 다양한 애플리케이션 최근 인공지능 분야에서 가장 눈에 띄는 발전 중 하나는 바로 'LLM(Large Language Models)'이다. 이 글에서는 LLM이 무엇인지, 그리고 이를 활용한 다양한 애플리케이션을 소개해보려 한다. LLM이란 무엇인가? LLM은 'Large Language Model'의 약자로, 대규모 언어 모델을 의미한다. 이는 인공지능이 대량의 텍스트 데이터를 학습하여 언어를 이해하고, 생성하는 능력을 갖춘 모델이다. LLM은 문맥을 파악하고, 질문에 답하며, 심지어 창의적인 글쓰기까지 할 수 있다. 이러한 모델은 자연어 처리(NLP)의 한 분야로, 인간의 언어를 컴퓨터가 이해하고 사용할 수 있게 하는 기술을 의미한다. LLM의 주요 특징 대규모 데이터 학습: LLM은 인터넷 상의 방대한 텍스트 데이터를 ..
[AI 앱 - 릴리스AI] 유튜브 영상을 요약 노트/블로그 글로 만들어주는 AI 앱 릴리스AI란? 릴리스AI는 인공지능을 활용하여 다양한 형태의 콘텐츠를 빠르고 효율적으로 생성할 수 있는 도구이다. 글쓰기부터 이미지 제작, 비디오 편집에 이르기까지, 릴리스AI는 창의적인 작업을 누구나 쉽게 할 수 있도록 돕는다. 특히, 유튜브 영상의 주소를 넣기만 하면 영상을 요약 노트, 블로그 글로 생성해주는 기능은 긴 영상을 빠르게 볼 수 있어서 좋다. 릴리스AI 사용 방법 릴리스 AI 페이지에서 구글 또는 네이버 아이디로 가입을 한다. 가입을 한 후에 아래의 화면에서 내가 요약 노트로 보고 싶은 유튜브 영상의 주소를 입력하고 소화하기를 누른다. 나는 CES 2023 영상을 넣어봤는데 간단하게 영상을 전체적으로 소개를 해준다. 그리고 요약 노트, 녹취 스크립트, 타임스탬프, 블로그 글을 제공해준다...
AI Make Real의 tldraw/그래픽 작업을 간단하고 효율적으로 하자 AI Make Real의 tldraw는 사용자 친화적이고 직관적인 그래픽 도구로, 복잡한 그래픽 작업을 간단하고 효율적으로 수행할 수 있게 해준다. 이 도구는 다양한 사용자, 특히 디자이너, 개발자, 교육자 및 학생들에게 유용할 것으로 보인다. 이 블로그에서는 tldraw를 소개하고 사용 방법을 알아보자. tldraw의 주요 특징 1. 사용자 친화적 인터페이스 tldraw는 직관적인 사용자 인터페이스를 제공하여, 사용자가 쉽게 도형, 텍스트 및 다양한 그래픽 요소를 생성하고 편집할 수 있다. 2. 다양한 그래픽 도구 이 도구는 선, 도형, 텍스트 박스, 화살표 등 다양한 그래픽 요소를 지원하며, 사용자는 이러한 요소들을 활용하여 복잡한 다이어그램, 스케치, 노트 등을 쉽게 만들 수 있다. 3. 협업 기능..
ModuleNotFoundError: No module named 'fbprophet' If the error as below occurs, ModuleNotFoundError: No module named 'fbprophet' You should pip install Cython pip install fbprophet
머신러닝의 분류: 지도학습/비지도학습/강화학습 머신러닝은 데이터로부터 학습하여 예측이나 결정을 내리는 알고리즘의 집합이다. 주로 지도학습, 비지도학습, 강화학습이라는 세 가지 주요 학습 방법을 사용하는데, 각각의 방법은 다양한 하위 카테고리로 나뉘며, 어떤 문제를 해결할 지에 따라 다르다. 이 글에서는 이 세 가지 학습 방법과 그들의 하위 분류에 대해 설명한다. 지도학습 (Supervised Learning) 지도학습은 레이블이 지정된 데이터를 사용하여 모델을 학습시키는 방법으로, 주로 분류와 회귀로 두 가지 주요 유형으로 나뉜다. 분류 (Classification) 정의: 입력 데이터를 미리 정의된 여러 클래스 중 하나로 분류하는 과정 예시: 이메일 스팸 감지(스팸/비스팸), 의료 진단(질병/정상), ... 회귀 (Regression) 정의: 연속..

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