전체 글63 파이썬 캡슐화란? 캡슐화 쉬운 설명 1. 파이썬 캡슐화란? 파이썬 캡슐화는 객체 지향 프로그래밍에서 사용되는 개념으로, 객체의 속성과 메소드를 보호하는 것입니다. 이를 통해 객체의 내부 정보를 안전하게 유지하고 외부에서의 임의적인 접근을 막을 수 있습니다. 파이썬 객체지향 프로그래밍, 클래스? 객체? 인스턴스? 1. 파이썬 객체 지향 프로그래밍 파이썬은 객체 지향 프로그래밍(object-oriented programming : OOP) 언어입니다. 이는 객체를 생성하고 조작하는 것이 가능하다는 것을 의미합니다. 객체 지향 프로그래 ai-inform.tistory.com 2. 파이썬 캡슐화의 목적 및 필요성 파이썬 캡슐화의 목적은 객체 지향 프로그래밍에서 객체의 내부 정보를 보호하는 것입니다. 캡슐화는 객체의 속성과 메소드를 외부에서 접근하.. 2023. 5. 3. 데이터사이언스란? 데이터과학 쉬운 설명 1. 데이터사이언스란? 데이터사이언스는 데이터를 수집하고 분석하여 통찰력을 얻어내는 학문이며, 컴퓨터과학, 통계학, 수학, 인공지능 등의 분야가 융합된 학문입니다. 데이터사이언스를 통해 다양한 분야에서 문제를 발견하고 해결하는데 활용됩니다. 2. 데이터사이언스가 중요한 이유 데이터사이언스는 현대 사회에서 필수적인 역할을 합니다. 기업이나 조직에서 수집한 데이터를 분석하여 비즈니스 전략을 개선하거나 의사결정을 돕는 등의 역할을 합니다. 데이터사이언스는 기업의 경쟁력을 높이는 데에 중요한 역할을 합니다. 데이터를 활용하여 문제를 해결하거나 새로운 아이디어를 도출할 수 있기 때문입니다. 데이터사이언스는 다양한 분야에서 활용될 수 있어서, 구직 수요가 높은 분야 중 하나입니다. 데이터사이언티스트, 데이터 엔지니.. 2023. 5. 3. 분류(Classification) 성능 평가지표, 정확도, Precision, Recall, F1-score 쉬운 설명 1. 기계학습 분류(Classification) 성능 평가지표 정확도(Accuracy)란? 머신러닝이란? (기계학습이란?) 매우 매우 쉬운 설명 안녕하세요! 오늘은 머신러닝 (우리말로 기계학습)에 대해 알려드리려고 해요. 머신러닝은 인공지능 기술의 한 분야입니다. 인간의 지능을 흉내내기 위한 기술인거죠! 머신러닝은 컴퓨터가 스 ai-inform.tistory.com 정확도(Accuracy)는 기계학습 분류 모델의 성능을 평가하는 지표 중 하나로, 전체 샘플 중 모델이 올바르게 분류한 샘플의 비율을 나타냅니다. 예를 들어, 어떤 학생이 10문제의 수학 시험을 보았습니다. 이 학생이 8문제를 맞췄다면, 이 학생의 정확도는 80%입니다. 이는 전체 문제 중 8문제를 맞췄기 때문입니다. 2. 정확도(Accura.. 2023. 5. 1. 친환경 에너지란? 친환경 에너지 쉬운설명 1. 친환경 에너지란? 친환경 에너지는 환경에 미치는 영향이 적거나 없는 에너지원을 의미합니다. 이러한 에너지는 대체로 재생 가능하며, 기후 변화와 환경 오염을 줄이는 데 기여합니다. 예를 들어, 태양광 발전은 태양의 빛을 전기로 변환하는 과정에서 대기오염 물질을 배출하지 않습니다. 2. 친환경 에너지의 목적 및 중요성 친환경 에너지의 목적은 에너지 공급의 안정성과 환경 보호를 위한 것입니다. 전 세계적으로 대기오염, 기후변화, 자원 고갈 등의 문제가 대두되면서 친환경 에너지는 점차적으로 중요성이 대두되고 있습니다. 친환경 에너지를 활용하면 기존의 화석 연료 에너지를 사용하는 것보다 에너지를 더 효율적으로 사용하고, 환경을 보호할 수 있으며, 에너지의 안정적인 공급을 보장할 수 있습니다. 또한, 친환경 .. 2023. 4. 30. 과적합이란? 과적합 쉬운 설명 Overfitting 1. 과적합(Overfitting)이란? 과적합(overfitting)은 머신러닝 모델이 학습 데이터에 지나치게 최적화되어, 새로운 데이터에 대한 예측 성능이 저하되는 현상을 말합니다. 예를 들어, 학생이 시험을 준비할 때, 과거의 시험 문제(족보)만를 모두 외우는 경우를 생각해보세요. 이 학생은 과거 문제에 대해서는 정확한 답을 말할 수 있지만, 새로운 문제 유형에 대해서는 잘 대처하지 못할 것입니다. 이처럼 머신러닝 모델도 학습 데이터에만 지나치게 최적화되면, 학습에서 보지 못했던 테스트데이터에 대해서 성능이 떨어지게 됩니다. 예를 들어, 얼굴 인식 모델을 학습시키는 경우, 학습 데이터에 포함된 인물들의 얼굴 특징들만 지나치게 학습되어 새로운 인물의 얼굴을 인식하지 못하는 경우가 발생할 수 있습니다... 2023. 4. 28. 강화학습이란? 강화학습 (Reinforcement Learning) 쉬운 설명 1. 강화학습이란? 강화학습(Reinforcement Learning, RL)은 기계학습의 한 분야로서, 일련의 행동들을 통해 어떤 환경에서 어떤 목표를 달성하는 방법을 학습하는 알고리즘입니다. 강화학습은 에이전트(agent)가 환경(environment)과 상호작용하며 보상(reward)을 최대화하는 방향으로 학습하는 방법입니다. 강화학습은 상태(state), 행동(action), 보상(reward), 정책(policy) 등의 개념을 사용합니다. 에이전트는 주어진 상태에서 행동을 선택하고, 환경은 그 행동에 따른 보상과 다음 상태를 제공합니다. 에이전트의 목표는 시간이 지남에 따라 누적된 보상을 최대화하는 정책을 학습하는 것입니다. 머신러닝이란? (기계학습이란?) 매우 매우 쉬운 설명 안녕하세요! 오늘.. 2023. 4. 28. 지도학습 비지도학습 반지도학습 자가지도학습 이란 쉬운 설명 1. 지도학습, 비지도학습, 반지도학습, 자가지도학습이란? 지도학습, 비지도학습, 반지도학습, 자가지도학습은 모두 머신러닝의 기본적인 방법론입니다. 이들 방법론을 잘 이해하고 활용하면 머신러닝 모델의 정확도와 성능을 향상시킬 수 있습니다. 지도학습(Supervised Learning): 입력 데이터와 출력(정답) 데이터 쌍을 학습하여, 새로운 입력 데이터에 대한 출력을 예측하는 방법. 즉, 정답이 있는 데이터셋을 이용하여 학습한다. 비지도학습(Unsupervised Learning): 출력값이 없는 입력 데이터만으로 학습을 진행하여, 입력 데이터의 패턴을 찾는 방법. 정답이 없는 데이터셋을 이용하여 학습한다. 반지도학습(Semi-Supervised Learning): 입력 데이터의 일부에만 정답 정보가 .. 2023. 4. 27. Few shot 러닝이란 One shot 러닝이란 Zero shot 러닝이란 쉬운 설명 1. few shot, one shot, zero shot 러닝이란? few-shot, one-shot, zero-shot learning은 인간과 유사하게 적은 양의 데이터로도 새로운 개념을 학습하고 추론할 수 있는 능력을 갖는 인공지능을 구현하기 위한 기술 중 하나이다. few-shot learning은 새로운 작업을 위해 적은 수(극히 소수)의 라벨된(정답이 있는) 데이터로부터 인공지능 모델을 학습하는 것을 의미한다. one-shot learning은 새로운 작업을 위해 하나의 라벨된 데이터로부터 학습하는 것을 의미한다. zero-shot learning은 새로운 작업을 위해 전혀 학습 데이터를 사용하지 않는 것을 의미한다. 대신 일반적으로 모델에 작업에 대한 설명만 제공한다. 2. 예시 예를 들어.. 2023. 4. 27. 이전 1 2 3 4 5 6 ··· 8 다음
