반응형 분류와 회귀 차이 설명 정리 - 머신러닝 기초 목차안녕하세요, 독자 여러분. 오늘은 머신러닝의 기본 개념 중 하나인 분류와 회귀의 차이에 대해 알아보겠습니다. 많은 사람들이 데이터 분석이나 머신러닝을 공부하면서 이 두 가지 개념을 혼동하기 쉬운데, 그 이유는 두 방법 모두 데이터를 기반으로 예측을 하는 것이라는 점에서 출발하기 때문입니다. 하지만 분류와 회귀는 서로 다른 목적과 특징을 가지고 있으며, 각각의 사용처와 평가 방법도 다릅니다. 이번 글에서는 이 두 개념을 명확하게 구분하고, 각각의 주요 요소를 살펴보도록 하겠습니다. 먼저, 분류와 회귀란 무엇인지에 대한 정의를 살펴보겠습니다. 분류는 주어진 데이터를 특정 카테고리에 배정하는 작업을 의미합니다. 예를 들어, 이메일을 스팸과 정상으로 나누는 것이 분류의 한 예입니다. 이에 반해, 회귀는 연속.. 2025. 5. 7. Jupyter Notebook 사용법 입문 - 데이터 분석의 첫걸음 목차 👉Jupyter Notebook 사용법 입문 바로 보기Jupyter Notebook의 필요성현대의 데이터 분석과 프로그래밍 환경에서 Jupyter Notebook은 필수적인 도구로 자리 잡고 있습니다. 데이터 과학, 머신러닝, 인공지능 등 다양한 분야에서 활용되고 있으며, 대화형 인터페이스를 통해 코드 작성과 실행을 동시에 수행할 수 있는 장점이 있습니다. 특히 Python을 사용하는 사용자들에게는 직관적이고 사용하기 쉬운 환경을 제공하여, 복잡한 데이터 작업을 간단하게 만들어 줍니다. 이러한 특징 덕분에 Jupyter Notebook은 초보자부터 전문가까지 폭넓게 사용되고 있습니다. Jupyter Notebook을 통해 우리는 코드를 작성하고, 실행하며, 결과를 즉시 확인할 수 있습니다. 이와 .. 2025. 5. 7. CSV 데이터 전처리 실습 정리 - 데이터 정리와 자동화 목차최근 데이터 과학과 머신러닝의 발전으로 인해 데이터 전처리의 중요성이 더욱 강조되고 있습니다. 데이터 전처리는 원시 데이터를 모델이 이해할 수 있는 형식으로 변환하는 과정으로, 이 과정이 제대로 이루어지지 않으면 모델의 성능이 저하될 수 있습니다. 특히 CSV 파일 형식은 다양한 데이터 소스에서 널리 사용되기 때문에, CSV 데이터를 효과적으로 전처리하는 방법을 익히는 것은 필수적입니다. 이번 글에서는 CSV 데이터 전처리 실습을 통해 실제 업무에 적용할 수 있는 데이터 정리 기법과 VBA 자동화 활용법에 대해 살펴보겠습니다. CSV 데이터 전처리의 목적은 다양한 데이터 문제를 해결하고, 이를 통해 머신러닝 또는 딥러닝 모델에 적합한 데이터를 준비하는 것입니다. 우리는 실습을 통해 결측값 처리, 정규.. 2025. 5. 7. IT 분야 직무별 요구 역량 분석: AI 시대의 핵심 스킬 목차 👉IT 분야 직무별 요구 역량 분석 바로 보기AI 시대의 핵심 스킬최근 IT 산업은 급격한 변화를 겪고 있으며, 이러한 변화는 근본적으로 직무별 요구 역량에도 영향을 미치고 있습니다. 특히 인공지능 기술의 발전은 많은 기업들이 인재를 채용할 때 새로운 스킬 세트를 요구하도록 만들었습니다. 기술의 발전에 따라 임직원들은 단순히 전통적인 스킬 외에도 AI 활용 능력, 데이터 분석 및 문제 해결 능력을 강조해야 합니다. 본 글에서는 IT 분야의 다양한 직무별로 요구되는 핵심 역량을 분석하고, AI 시대에 적합한 역량을 강조할 수 있는 방법에 대해 알아보겠습니다. IT 직무는 이제 더 이상 한 가지 기술만으로는 설명할 수 없는 복잡성을 지니고 있습니다. 프로그래머, 데이터 분석가, 클라우드 엔지니어 등 .. 2025. 5. 2. 이전 1 다음 반응형
