지도학습으로 AI 모델링하기

지도학습으로 AI 모델링하기: 머신러닝과 딥러닝 실전 가이드AI 시대의 핵심 기술인 지도학습(Supervised Learning)은 데이터와 정답(레이블)을 활용해 컴퓨터가 스스로 패턴을 학습하고 예측하는 능력을 갖추게 합니다. 길벗, 이지톡의 AICE 교재에서는 머신러닝과 딥러닝의 다양한 지도학습 기법을 실제 실습 예제와 함께 체계적으로 안내합니다. 이 글에서는 지도학습의 원리, 대표 알고리즘(사이킷런 기반), 인공신경망과 딥러닝 프레임워크 활용법까지 폭넓게 다룹니다.1. 지도학습이란?지도학습은 입력 데이터(특징)와 그에 대응하는 정답(레이블)이 쌍으로 구성된 데이터셋을 이용해, 새로운 입력이 들어왔을 때 결과를 예측할 수 있는 모델을 만드는 과정입니다. 대표적으로 분류(Classification)와 ..

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• · 2025. 6. 9.
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AI 모델링과 평가

AI 모델링과 평가: 데이터 분할부터 성능 그래프까지 실전 가이드 AI와 머신러닝 프로젝트에서 모델링과 평가는 데이터 분석의 핵심 단계입니다. 길벗, 이지톡의 AICE 교재는 데이터 분할, 모델 생성, 성능 평가, 시각화까지 실무에 바로 적용할 수 있는 방법을 체계적으로 안내합니다. 본 글에서는 데이터 분할의 원칙, 다양한 모델 생성법, 평가 지표, 성능 그래프 해석까지 실제 예시와 함께 상세히 설명합니다. 1. 데이터 분할의 원칙과 방법 모델의 성능을 올바르게 평가하려면 데이터를 훈련 데이터(Train set)와 테스트 데이터(Test set)로 분할해야 합니다. 일반적으로 7:3, 8:2, 6:4 등 다양한 비율로 나누며, 교차 검증(Cross-Validation) 등 추가적인 분할 기법도 활..

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• · 2025. 6. 9.
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AI 모델링을 위한 데이터 전처리

AI 모델링을 위한 데이터 전처리: 표준화, 정규화, 인코딩, 다중공선성 제거 완벽 가이드 AI와 머신러닝 모델의 성능은 데이터의 품질과 전처리 과정에 크게 좌우됩니다. 길벗, 이지톡의 AICE 교재는 실제 현업에서 바로 활용할 수 있는 데이터 전처리 기법을 체계적으로 안내합니다. 본 글에서는 AI 모델링을 위한 표준화, 정규화, 레이블 인코딩, 원핫 인코딩, 다중공선성 제거 등 핵심 전처리 방법을 예제와 함께 상세히 설명합니다. 1. 데이터 전처리란? 데이터 전처리는 원시 데이터를 AI 모델이 학습하기 적합한 형태로 변환하는 모든 과정을 의미합니다. 결측치 처리, 이상치 제거, 데이터 스케일링, 인코딩, 다중공선성 제거 등 다양한 기법이 포함됩니다. 전처리의 목적은 데이터의 품질을 높이고, 모델..

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• · 2025. 6. 9.
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파이썬 EDA와 시각화로 데이터 이해하기

파이썬 EDA와 시각화로 데이터 이해하기: 수치형·범주형 분석과 이상치 탐지 데이터 분석의 첫걸음은 데이터를 깊이 있게 이해하는 것입니다. 길벗, 이지톡의 AICE 교재는 EDA(탐색적 데이터 분석)와 시각화 과정을 통해 데이터의 구조와 특성을 파악하고, 수치형·범주형 데이터 분석과 이상치 탐지 및 제거까지 실무에서 꼭 필요한 기초를 체계적으로 안내합니다. 이 글에서는 EDA의 개념, 수치형/범주형 데이터 분석, 이상치 탐지와 제거, 그리고 시각화 기법까지 실제 예시와 함께 상세히 설명합니다. 1. EDA(탐색적 데이터 분석)란? EDA(Exploratory Data Analysis)는 데이터 분석의 출발점으로, 데이터를 다양한 각도에서 관찰하고 이해하는 과정입니다. 단순히 데이터를 보는 것에..

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• · 2025. 6. 9.
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파이썬 데이터 전처리 기초: 결측치 처리부터 파생 변수 생성

파이썬 데이터 전처리 기초: 결측치 처리부터 파생 변수 생성까지 데이터 분석의 시작은 데이터를 올바르게 다루고 깨끗하게 만드는 것에서 출발합니다. 길벗, 이지톡의 AICE 교재에서는 데이터 전처리의 중요성을 강조하며, 실제 실무에서 자주 사용하는 결측치 처리, 데이터 유형 변경, 파생 변수 생성, 불필요한 칼럼 삭제 등의 기초 전처리 방법을 체계적으로 안내합니다. 이 글에서는 파이썬과 판다스(Pandas)를 활용한 데이터 전처리의 핵심 개념과 실전 예시를 자세히 소개합니다. text1. 데이터 전처리란 무엇인가? 데이터 전처리는 원천 데이터에서 오류, 결측치, 이상치, 불필요한 정보를 제거하고, 분석에 적합한 형태로 가공하는 일련의 작업입니다. 전처리 단계가 제대로 이루어져야만 신뢰할 수 있는..

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• · 2025. 6. 8.
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파이썬 데이터 구조 확인하기

파이썬 데이터 구조 확인하기: AICE 교재 기반 실습 가이드 데이터 분석의 시작은 데이터를 정확히 이해하는 것에서 출발합니다. 길벗, 이지톡의 AICE 교재에서는 데이터 구조 확인을 데이터 분석의 핵심 단계로 강조하고 있습니다. 이번 글에서는 판다스와 넘파이 등 파이썬 데이터 분석 라이브러리를 활용하여 데이터프레임의 구조를 확인하는 다양한 방법을 실습 예제와 함께 안내합니다. text1. 데이터 구조 확인이란? 데이터 구조 확인은 데이터셋의 전체적인 틀과 각 열의 속성, 데이터 타입, 결측치, 통계 요약 등 데이터를 다루기 전 반드시 거쳐야 하는 과정입니다. 이 과정을 통해 데이터의 품질을 점검하고, 이후 분석이나 전처리 방향을 결정할 수 있습니다.2. 판다스 데이터프레임 생성과 구조 확인2.1..

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• · 2025. 6. 8.
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