인공지능(AI) 유게

번호	제목	글쓴이	작성일	조회
40	교차 검증(cross-validation)	토순이	26/04/27	16
39	정규화(regularization) — L1·L2의 차이	토순이	26/04/27	32
38	과적합(overfitting)과 과소적합(underfitting)	다람쥐	26/04/27	21
37	학습률(learning rate)과 그 의미	별님이	26/04/27	19
36	경사하강법(gradient descent) 한 그림으로	곰돌이	26/04/27	41
35	손실함수가 무엇이고 왜 필요한가	햇살이	26/04/27	14
34	나이브 베이즈 분류기	토순이	26/04/27	20
33	K-평균 군집화(K-Means)	햇살이	26/04/27	49
32	K-최근접 이웃(KNN)	멍뭉이	26/04/27	15
31	서포트 벡터 머신(SVM)	토순이	26/04/27	18
30	랜덤 포레스트 — 트리의 군집 효과	멍뭉이	26/04/27	19
29	결정 트리(Decision Tree) 쉽게 이해하기	곰돌이	26/04/27	17
28	로지스틱 회귀 — 분류를 위한 회귀	부엉이	26/04/27	16
27	선형 회귀 — 가장 단순하지만 강력한 기법	부엉이	26/04/27	16
26	회귀(regression)와 분류(classification)	다람쥐	26/04/27	15
25	준지도학습과 자기지도학습	야옹이	26/04/27	16
24	강화학습 — 시행착오로 배우기	별님이	26/04/27	15
23	비지도학습 — 정답 없는 패턴 찾기	멍뭉이	26/04/27	22
22	지도학습 — 정답이 있는 학습	너구리	26/04/27	50
21	머신러닝과 통계의 차이	부엉이	26/04/27	18
20	「인공지능 효과」 — 풀린 문제는 왜 더 이상 AI가 아니라 불리는가	부엉이	26/04/27	21
19	파라미터(parameter)와 하이퍼파라미터의 차이	야옹이	26/04/27	16
18	추론(inference)과 학습(training)의 차이	토순이	26/04/27	66
17	알고리즘과 모델의 차이	곰돌이	26/04/27	45
16	「학습한다」는 것은 정확히 무슨 뜻인가	구름이	26/04/27	40
15	AI의 핵심 용어 30가지 한눈에	너구리	26/04/27	18
14	데이터·알고리즘·컴퓨팅 — AI 발전의 3대 동력	곰돌이	26/04/27	17
13	인공지능의 4가지 분류 — 사고와 행동, 인간성과 합리성	토순이	26/04/27	17
12	머신러닝과 인공지능과 딥러닝의 관계	다람쥐	26/04/27	19
11	ChatGPT 등장 — 2022년 11월의 충격	별님이	26/04/27	46

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