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머신러닝, 특히 분류 문제에서 클래스는 데이터 샘플이 속할 수 있는 범주 또는 그룹을 의미한다. 이 글에서는 클래스의 개념을 명확히 이해하고, 분류 문제에서 클래스가 어떻게 활용되는지 설명한다. 다양한 예시를 통해 초보자도 쉽게 이해할 수 있도록 구성했다.📌 클래스(Class)의 정의클래스는 분류 문제에서 예측하고자 하는 대상의 종류 또는 범주를 나타낸다. 예를 들어, 스팸 메일 분류 문제에서 클래스는 스팸(spam)과 정상 메일(ham)의 두 가지로 나뉜다. 이미지 분류 문제에서는 고양이, 개, 새 등의 이미지가 각각 하나의 클래스가 된다. 클래스는 머신러닝 모델이 학습하고 예측해야 할 목표 변수의 값이라고 할 수 있다.📊 이진 분류(Binary Classification)와 다중 분류(Multic..

나이브 베이즈(Naive Bayes) 알고리즘은 머신러닝에서 분류(Classification) 문제를 해결하는 데 사용되는 간단하면서도 효과적인 확률 기반 알고리즘이다. 이 게시물에서는 나이브 베이즈 알고리즘의 기본 원리, 다양한 유형, 실제 사용 예시, 그리고 장단점에 대해 자세히 알아본다.📌 나이브 베이즈 알고리즘 소개나이브 베이즈 알고리즘은 베이즈 정리(Bayes' Theorem)를 기반으로 한다. 베이즈 정리는 주어진 데이터로부터 어떤 사건의 확률을 추론하는 방법을 제공한다. 나이브 베이즈는 '나이브(naive)'라는 이름에서 알 수 있듯이, 모든 특성(feature)들이 서로 독립적이라는 가정을 한다. 이 독립성 가정은 현실에서는 잘 맞지 않을 수 있지만, 계산의 단순성을 제공하며, 많은 경우..

랜덤 포레스트는 앙상블 학습 방법 중 하나로, 여러 개의 결정 트리를 사용하여 예측 성능을 향상시키는 모델이다. 각 트리는 데이터의 무작위 부분 집합과 무작위로 선택된 특성들을 사용하여 학습된다. 이 포스트에서는 랜덤 포레스트의 기본 개념, 작동 원리, 장단점 및 활용 사례를 설명한다.🌳 랜덤 포레스트란? (What is Random Forest?)랜덤 포레스트는 여러 개의 결정 트리(Decision Tree)를 결합하여 사용하는 앙상블(Ensemble) 기법이다. 앙상블 기법은 여러 개의 약한 학습기(Weak Learner)를 결합하여 하나의 강력한 학습기(Strong Learner)를 만드는 방법이다. 랜덤 포레스트는 분류(Classification)와 회귀(Regression) 문제 모두에 적용할..

K-최근접 이웃(KNN) 알고리즘은 지도 학습의 한 종류로서, 분류(Classification) 및 회귀(Regression) 문제에 널리 사용된다. 이 알고리즘은 새로운 데이터 포인트가 주어졌을 때, 기존 데이터에서 가장 가까운 K개의 이웃을 찾아 그들의 속성을 기반으로 새로운 데이터의 속성을 예측한다. KNN은 이해하기 쉽고 구현이 간단하다는 장점을 가지며, 복잡한 모델을 학습하기 전에 시도해볼 수 있는 좋은 기준 모델(Baseline Model)이 된다.✨ KNN 알고리즘의 기본 개념 (Basic Concepts of KNN)KNN 알고리즘은 매우 직관적이다. 새로운 데이터 포인트가 주어지면, 알고리즘은 기존의 모든 데이터 포인트와의 거리를 계산한다. 그 후, 가장 가까운 K개의 데이터 포인트를 선..

머신러닝(Machine Learning, ML)은 데이터 분석을 통해 패턴을 학습하고 예측하여, 개인화된 마케팅 전략을 수립하는 데 핵심적인 역할을 한다. 이 글에서는 개인화 마케팅에서 머신러닝이 어떻게 활용되는지, 그리고 관련 기술과 실제 사례를 살펴본다. 🚀 머신러닝과 개인화 마케팅의 만남:개인화 마케팅은 고객 개개인의 특성에 맞춰 제품, 서비스, 콘텐츠를 제공하여 고객 만족도와 매출을 높이는 전략이다. 머신러닝은 방대한 고객 데이터를 분석하여 이러한 개인화를 가능하게 한다. 예를 들어, 고객의 구매 기록, 웹사이트 방문 기록, 소셜 미디어 활동 등을 분석하여 각 고객의 선호도를 파악하고, 맞춤형 상품 추천, 개인화된 광고, 개인화된 이메일 등을 제공할 수 있다.💡 머신러닝 알고리즘의 활용:개인화..