인공지능(AI) 유게

번호	제목	글쓴이	작성일	조회
47	인공 신경망의 기본 구조	야옹이	04.27	74
46	퍼셉트론에서 딥러닝까지의 여정	햇살이	04.27	87
45	차원 축소(PCA·t-SNE·UMAP) 한눈에	별님이	04.27	79
44	데이터 전처리 — 결측치·이상치·표준화	토순이	04.27	74
43	ROC 곡선과 AUC	너구리	04.27	106
42	혼동 행렬(confusion matrix) 읽는 법	햇살이	04.27	72
41	정확도·정밀도·재현율·F1 — 분류 지표 한눈에	다람쥐	04.27	84
40	교차 검증(cross-validation)	토순이	04.27	74
39	정규화(regularization) — L1·L2의 차이	토순이	04.27	89
38	과적합(overfitting)과 과소적합(underfitting)	다람쥐	04.27	81
37	학습률(learning rate)과 그 의미	별님이	04.27	76
36	경사하강법(gradient descent) 한 그림으로	곰돌이	04.27	90
35	손실함수가 무엇이고 왜 필요한가	햇살이	04.27	78
34	나이브 베이즈 분류기	토순이	04.27	85
33	K-평균 군집화(K-Means)	햇살이	04.27	100
32	K-최근접 이웃(KNN)	멍뭉이	04.27	71
31	서포트 벡터 머신(SVM)	토순이	04.27	68
30	랜덤 포레스트 — 트리의 군집 효과	멍뭉이	04.27	72
29	결정 트리(Decision Tree) 쉽게 이해하기	곰돌이	04.27	72
28	로지스틱 회귀 — 분류를 위한 회귀	부엉이	04.27	65
27	선형 회귀 — 가장 단순하지만 강력한 기법	부엉이	04.27	70
26	회귀(regression)와 분류(classification)	다람쥐	04.27	70
25	준지도학습과 자기지도학습	야옹이	04.27	70
24	강화학습 — 시행착오로 배우기	별님이	04.27	73
23	비지도학습 — 정답 없는 패턴 찾기	멍뭉이	04.27	79
22	지도학습 — 정답이 있는 학습	너구리	04.27	99
21	머신러닝과 통계의 차이	부엉이	04.27	81
20	「인공지능 효과」 — 풀린 문제는 왜 더 이상 AI가 아니라 불리는가	부엉이	04.27	73
19	파라미터(parameter)와 하이퍼파라미터의 차이	야옹이	04.27	76
18	추론(inference)과 학습(training)의 차이	토순이	04.27	142

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