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앙상블 학습은 여러 개의 예측 모델을 결합하여 더 강력하고 안정적인 모델을 만드는 기법입니다. 이 방법은 개별 모델의 약점을 보완하고, 강점을 통합하여 전체적인 성능을 향상시키는 데 목적을 둡니다. 이 글에서는 앙상블 학습의 기본 개념, 주요 방법론, 실제 활용 사례를 소개합니다.🤖 앙상블 학습의 기본 개념 (Basic Concepts of Ensemble Learning)앙상블 학습은 여러 개의 약한 학습기(weak learners)를 결합하여 하나의 강한 학습기(strong learner)를 만드는 방법입니다. 여기서 약한 학습기는 무작위 추측보다는 약간 더 나은 성능을 보이는 모델을 의미하며, 강한 학습기는 높은 정확도를 보이는 모델을 의미합니다. 앙상블 학습의 핵심은 다양한 모델을 결합함으로써 ..

🤖 머신러닝 소개 (Introduction to Machine Learning)머신러닝(Machine Learning)은 컴퓨터가 명시적인 프로그래밍 없이 데이터를 통해 학습하고 개선하는 인공 지능(AI)의 한 분야이다. 머신러닝 알고리즘은 데이터를 분석하여 패턴을 파악하고, 이를 바탕으로 예측 또는 결정을 내린다. 이는 스팸 메일 필터링, 이미지 인식, 추천 시스템 등 다양한 분야에서 활용된다.📊 R과 머신러닝 (R and Machine Learning)R은 통계 계산과 그래픽을 위한 강력한 프로그래밍 언어이자 환경이다. 머신러닝 분야에서도 R은 널리 사용되며, 다양한 머신러닝 알고리즘을 구현하고 사용할 수 있는 풍부한 패키지들을 제공한다. R은 데이터 분석, 시각화, 모델 구축, 평가 등 머신러닝..