머신러닝이란?
AI의 핵심, 머신러닝의 개념과 원리를 쉽게 설명합니다.
Linear Regression
연속적인 값을 예측하는 가장 기본적인 머신러닝 기법.
Logistic Regression
분류 문제에 널리 쓰이는 확률적 예측 모델.
KNN
가장 가까운 이웃을 찾아 분류/회귀를 수행하는 직관적 알고리즘.
SVM
최적의 경계로 데이터를 분리하는 강력한 분류 알고리즘.
Decision Tree
의사결정 규칙을 트리 구조로 시각화한 모델.
K-Means Clustering
비슷한 데이터끼리 그룹화하는 대표적인 군집화 알고리즘.
Hierarchical Clustering
계층적으로 데이터를 묶어가는 군집화 방법.
딥러닝이란?
인공지능의 혁신, 딥러닝의 원리와 구조를 한눈에!
CNN이란?
이미지 처리에 특화된 딥러닝 모델의 이해
LLM과 허깅페이스
최신 대형언어모델(LLM)과 Hugging Face 생태계의 핵심을 한눈에!