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목차머신러닝 모델 평가의 중요성모델 평가란 무엇인가?왜 모델 평가가 중요한가?머신러닝 모델 평가 지표 개요평가 지표의 종류와 목적평가 지표 선택의 중요성혼동 행렬(Confusion Matrix)혼동 행렬의 개념과 구성 요소혼동 행렬을 이용한 기본 평가 지표정확도(Accuracy)정확도의 정의와 계산 방법정확도의 장단점정확도 사용 시 주의사항정밀도(Precision)와 재현율(Recall)정밀도의 정의와 계산 방법재현율의 정의와 계산 방법정밀도와 재현율의 상충 관계F1 스코어(F1 Score)F1 스코어의 정의와 계산 방법F1 스코어의 장점과 한계F1 스코어의 실제 응용기타 모델 평가 지표ROC 곡선과 AUC평균 절대 오차(MAE)평균 제곱근 오차(RMSE)모델 평가의 실제 사례평가 지표 선택의 중요성실제..

목차머신러닝 알고리즘 개요회귀 알고리즘회귀 분석의 개념선형 회귀(Linear Regression)다중 회귀(Multiple Regression)로지스틱 회귀(Logistic Regression)회귀 알고리즘의 응용 사례분류 알고리즘분류 분석의 개념결정 트리(Decision Tree)서포트 벡터 머신(Support Vector Machine, SVM)K-최근접 이웃(K-Nearest Neighbors, KNN)분류 알고리즘의 응용 사례클러스터링 알고리즘클러스터링의 개념K-평균(K-Means)계층적 클러스터링(Hierarchical Clustering)DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)클러스터링 알고리즘의 응용 사례주요 머..

목차 1. 머신러닝과 딥러닝의 개요 2. 머신러닝의 기본 개념    - 머신러닝이란?    - 머신러닝의 주요 유형 3. 딥러닝의 기본 개념    - 딥러닝이란?    - 신경망의 기본 구조 4. 머신러닝과 딥러닝의 차이점    - 학습 방법의 차이    - 데이터 처리 능력의 차이    - 응용 분야의 차이 5. 머신러닝과 딥러닝의 실제 응용 사례    - 머신러닝의 활용 사례    - 딥러닝의 활용 사례 6. 머신러닝과 딥러닝의 한계와 도전 과제    - 머신러닝의 한계    - 딥러닝의 한계    - 미래의 도전 과제 7. 결론 및 추가 학습 자료1. 머신러닝과 딥러닝의 개요 AI(인공지능)라는 용어는 매우 광범위한 기술을 아우르며, 그 중에서도 머신러닝(Machine Learning)과 딥러닝(D..