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로지스틱 회귀(Logistic Regression)는 통계학과 머신러닝에서 널리 사용되는 분류 알고리즘이다. 선형 회귀와 유사하지만, 로지스틱 회귀는 종속 변수가 이산적인 값을 가질 때, 특히 이진 분류 문제에 적합하다. 즉, 결과를 특정 범주에 속할 확률로 예측한다. 이 글에서는 로지스틱 회귀의 기본 개념, 작동 원리, 장단점, 실제 사용 예시, 그리고 파이썬을 이용한 구현 방법을 자세히 설명한다.💡 로지스틱 회귀란 무엇인가? (What is Logistic Regression?)로지스틱 회귀는 종속 변수가 범주형 데이터를 가질 때 사용하는 회귀 분석 방법이다. 일반적인 선형 회귀는 연속형 데이터를 예측하는 데 사용되지만, 로지스틱 회귀는 특정 사건이 발생할 확률을 예측하는 데 사용된다. 예를 들어,..

파이썬(Python)은 강력하고 다양한 기능을 제공하는 프로그래밍 언어입니다. 그중에서도 데이터를 효율적으로 관리하고 조작할 수 있도록 돕는 컬렉션 타입(Collection Types)은 파이썬의 핵심적인 부분입니다. 리스트(List), 튜플(Tuple), 딕셔너리(Dictionary), 세트(Set)는 각각 고유한 특징과 용도를 가지고 있으며, 상황에 맞게 사용하면 코드의 효율성과 가독성을 크게 향상시킬 수 있습니다. 이 글에서는 파이썬의 주요 컬렉션 타입들을 자세히 살펴보고, 각 타입의 특징과 활용법, 그리고 실제 코드 예시를 통해 이해를 돕고자 합니다.😊 리스트 (List)리스트는 파이썬에서 가장 널리 사용되는 컬렉션 타입으로, 순서가 있는 (Ordered) 변경 가능한 (Mutable) 데이터의..

🚀 TensorFlow 소개TensorFlow (텐서플로우)는 구글에서 개발한 강력한 오픈 소스 딥러닝 프레임워크이다. 텐서플로우는 다양한 머신 러닝 (Machine Learning, 기계 학습) 및 딥러닝 (Deep Learning, 심층 학습) 모델을 구축하고 배포하는 데 사용된다. 대규모 데이터셋 (Dataset, 데이터 집합)을 처리하고 복잡한 신경망 (Neural Network, 신경망)을 구축하는 데 매우 효율적이다. 텐서플로우는 텐서 (Tensor, 텐서)라는 다차원 배열을 기반으로 연산을 수행하며, 다양한 프로그래밍 언어, 특히 Python (파이썬)을 지원한다.🧠 TensorFlow의 주요 특징텐서플로우는 다음과 같은 주요 특징을 가지고 있다:유연성 (Flexibility, 유연성)..

딥 러닝(Deep Learning) 분야에서 자연어 처리(NLP, Natural Language Processing)는 매우 중요한 부분을 차지한다. 이 중에서도 Transformer 아키텍처는 괄목할 만한 성능 향상을 이루며 NLP 분야의 혁신을 이끌었다. 이 글에서는 Transformer 아키텍처의 기본 개념, 작동 방식, 그리고 실제 사용 예시를 살펴본다. 💡 Transformer 아키텍처란 무엇인가? (What is the Transformer Architecture?)Transformer는 2017년 구글(Google)에서 발표한 "Attention is All You Need" 논문에서 처음 소개되었다. 이전의 NLP 모델들이 주로 순환 신경망(RNN, Recurrent Neural Netw..

머신러닝(Machine Learning) 여정을 시작하는 데 있어서, 올바른 도구를 갖추는 것은 매우 중요합니다. scikit-learn은 파이썬(Python) 기반 머신러닝 라이브러리로서, 다양한 머신러닝 알고리즘과 편리한 도구를 제공하여 초보자부터 숙련된 전문가까지 널리 사용됩니다. 이 글에서는 scikit-learn의 기본적인 내용과 사용법을 살펴보고, 머신러닝 프로젝트를 시작하는 데 필요한 핵심 정보를 제공합니다.💻 scikit-learn 소개 (Introduction to scikit-learn)scikit-learn은 단순하고 효율적인 도구를 제공하여 데이터 분석 및 머신러닝 작업을 용이하게 합니다. 다양한 머신러닝 알고리즘 (알고리즘, Algorithm)을 구현하고 있으며, 데이터 전처리,..

🧠 머신러닝(Machine Learning)은 데이터를 기반으로 학습하고 예측하는 인공지능의 한 분야이다. 클러스터링(Clustering)은 머신러닝의 비지도 학습(Unsupervised Learning) 기법 중 하나로, 데이터들을 유사한 특징을 가진 그룹으로 묶는 기술이다. 이 글에서는 클러스터링의 기본 개념과 대표적인 알고리즘인 K-평균(K-Means) 알고리즘에 대해 자세히 알아보겠다.✨ 클러스터링은 데이터의 숨겨진 패턴을 찾아내고, 데이터를 의미 있는 그룹으로 분류하는 데 사용된다. 이는 고객 세분화, 이상치 탐지, 이미지 분할 등 다양한 분야에서 활용된다.클러스터링의 종류 (Types of Clustering)분할 클러스터링 (Partitioning Clustering): 데이터를 미리 정해..