python3 머신러닝 초보자를 위한 첫 프로젝트: 아이리스(Iris) 데이터셋 분류 머신러닝 초보자를 위한 첫 프로젝트: 아이리스(Iris) 데이터셋 분류머신러닝을 처음 배우고 계신가요? 이 글에서는 가장 많이 사용되는 입문용 데이터셋인 아이리스(Iris) 데이터셋을 활용한 첫 머신러닝 프로젝트를 진행해 봅니다.안녕하세요! 머신러닝을 처음 접했을 때 어떤 프로젝트로 시작해야 할지 막막했던 경험이 있으신가요? 저도 그랬습니다. 그래서 오늘은 머신러닝 초보자들이 가장 쉽게 따라 할 수 있는 프로젝트인 아이리스(Iris) 데이터셋을 이용한 분류 모델을 만들어 보려고 합니다. 이 프로젝트를 통해 머신러닝 모델이 데이터를 분석하고 패턴을 찾아내는 과정을 경험할 수 있을 거예요. 데이터 불러오기부터 모델 평가까지 차근차근 따라오시면, 머신러닝의 기본 개념을 확실히 이해할 수 있을 것입니다. 준비.. 2025. 3. 9. AI와 머신러닝의 차이: 초보자를 위한 쉬운 설명 🤖 AI와 머신러닝의 기본 개념 🌟오늘날 "AI(인공지능)"와 "머신러닝"은 많은 사람들이 혼용하여 사용하는 용어입니다. 하지만 이 두 가지는 서로 다른 개념으로, AI는 보다 넓은 범위를, 머신러닝은 그 안에서 데이터를 기반으로 학습하는 기술을 포함합니다. 이 글에서는 두 개념의 정의, 차이점, 그리고 실생활에서 어떻게 사용되는지 쉽게 설명합니다.AI는 컴퓨터 과학, 수학, 심리학 등의 다양한 학문이 융합된 결과로 탄생한 기술입니다. 이 기술은 기계가 인간처럼 생각하고 행동하도록 설계되었으며, 머신러닝은 이러한 AI의 일부분으로 데이터를 통해 학습하는 과정을 중심으로 발전하고 있습니다. 이를 통해 우리는 AI와 머신러닝의 본질과 활용도를 보다 명확히 이해할 수 있습니다.AI(인공지능)의 정의와 역할 🧠.. 2025. 3. 8. 파이썬으로 시작하는 머신러닝: 기본 설치와 환경 설정 가이드🐍 Anaconda, Jupyter Notebook 설치 방법과 주요 라이브러리 소개(NumPy, Pandas, Scikit-learn 등)초보자가 머신러닝 환경을 빠르게 설정하고 시작할 수 있도록 도움을 주는 가이드 1. 서론: 머신러닝을 시작하기 위한 첫걸음🤖 머신러닝을 배우고 싶지만 어디서부터 시작해야 할지 막막한가요? 파이썬은 머신러닝을 배우기에 가장 적합한 프로그래밍 언어 중 하나로, 다양한 라이브러리와 지원을 제공합니다. 이번 가이드에서는 Anaconda와 Jupyter Notebook을 활용하여 머신러닝 환경을 쉽게 구축하는 방법을 소개합니다. 또한, 머신러닝에 필수적인 NumPy, Pandas, Scikit-learn 등의 주요 라이브러리를 설치하고 사용하는 방법도 함께 다룹니다.📌 이 가.. 2025. 3. 8. 이전 1 다음
