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거리 기반 학습은 데이터 포인트 간의 거리를 이용하여 예측을 수행하는 머신러닝 방법입니다. 이 방법은 직관적이고 이해하기 쉬우며, 다양한 문제에 적용할 수 있습니다. 이 글에서는 거리 기반 학습의 기본 개념부터 다양한 알고리즘, 장단점, 그리고 실제 적용 예시까지 자세히 살펴보겠습니다.📏 거리 기반 학습이란? (What is Distance-based Learning?)거리 기반 학습은 데이터 포인트들 사이의 유사성을 측정하여 예측을 수행하는 방법입니다. 여기서 유사성은 주로 '거리'로 측정됩니다. 즉, 어떤 데이터 포인트가 다른 데이터 포인트들과 얼마나 가까운지를 계산하여, 그 거리에 따라 예측 값을 결정합니다. 예를 들어, 새로운 데이터 포인트가 주어졌을 때, 그 포인트에서 가장 가까운 기존 데이터..

머신러닝에서 유사도와 거리는 데이터 포인트 간의 관계를 측정하는 데 사용되는 중요한 개념이다. 이 두 개념은 서로 밀접하게 관련되어 있지만, 그 의미와 적용 방식에는 차이가 있다. 유사도는 두 데이터 포인트가 얼마나 비슷한지를 나타내며, 거리는 두 데이터 포인트가 얼마나 다른지를 나타낸다. 이 글에서는 유사도와 거리의 차이점을 명확히 설명하고, 각 개념이 머신러닝에서 어떻게 활용되는지 알아본다.📏 유사도 (Similarity)유사도는 두 데이터 포인트가 얼마나 비슷한지를 정량적으로 나타내는 지표다. 유사도 값이 높을수록 두 데이터 포인트는 더 유사하다고 판단한다. 유사도를 측정하는 다양한 방법이 있으며, 데이터의 특성과 문제의 목적에 따라 적절한 유사도 측정 방법을 선택해야 한다. 유사도는 일반적으로 ..

💡 추천 시스템: 콘텐츠 기반 필터링 이해하기콘텐츠 기반 필터링(Content-Based Filtering)은 머신러닝 기반 추천 시스템의 한 종류이다. 이 방식은 사용자가 과거에 좋아했던 아이템과 유사한 아이템을 추천하는 데 중점을 둔다. 사용자의 프로필과 아이템의 특징을 분석하여, 사용자의 선호도와 가장 일치하는 아이템을 추천하는 방식이다.📚 기본 개념: 사용자 프로필 및 아이템 특징콘텐츠 기반 필터링의 핵심은 '사용자 프로필'과 '아이템 특징'을 정확하게 정의하고 표현하는 것이다.사용자 프로필 (User Profile): 사용자가 과거에 어떤 아이템을 좋아했는지, 어떤 특징을 선호하는지 등을 나타낸다. 예를 들어, 영화 추천 시스템에서는 사용자가 선호하는 영화 장르, 배우, 감독, 줄거리 등을 ..