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[딥러닝] 비선형 회귀 분석(1)

Non-linear Regression 개요 지난 시간에는 데이터를 선형적으로 모델링하는 선형 회귀의 기본 개념과 그 적용 방법에 대해 다루었다. 선형 회귀는 많은 상황에서 유용하게 쓰이지만, 현실 세계의 데이터는 종종 복잡한 패턴과 비선형 관계를 가질 때가 많다. 선형 회귀만으로는 이런 복잡한 관계를 정확하게 포착하기 어렵다. 이번 시간에는 선형 모델의 한계를 극복하기 위해 도입되는 비선형 회귀 분석을 중점적으로 다루어 보겠다. 비선형 회귀는 데이터의 복잡한 패턴을 더 정밀하게 잡아내는 데 효과적이다. 그리고 비선형 현상을 선형적으로 근사하는 여러 방법과 원리도 함께 살펴볼 것이다. 이를 통해 데이터의 복잡한 구조를 더욱 깊게 이해하고, 더 정확한 예측과 분석을 수행할 수 있는 기초를 다질 수 있을 것..

CS/딥러닝 2023.09.25

[딥러닝] 머신러닝과 1차 선형 회귀

머신러닝 개요 개요 인공지능(Artificial Intelligence)은 인공적인 방법을 통해 인간의 지능을 모방하는 컴퓨터과학의 분야 중 하나다. 이는 합리적인 추론을 통해 문제를 해결하거나, 기계가 세상에 대한 지식을 표현하거나, 경로를 추적하거나, 데이터를 학습하여 입력과 출력 사이의 함수를 찾는 등 다양한 분야에서 응용되고 있다. 즉, 기계가 인간처럼 사고하고 학습하며 작업을 수행하는 능력을 가진 것을 인공지능이라고 한다. 이러한 인공지능은 매우 넓은 분야로서, 여러 하위 분야를 포함하고 있다. 주요 분야로는 머신러닝(Machine Learning), 로보틱스(Robotics), 전문가 시스템(Expert Systems), 자연어 처리(Natural Language Processing), 컴퓨터..

CS/딥러닝 2023.09.11