머신러닝 입문 강의 정리: 선형회귀부터 SVM·결정트리·교차검증과 캡스톤 프로젝트까지
생성형 AI가 대세인 지금도 통계적 머신러닝이 왜 필요한지부터 선형회귀와 학습·테스트 분리, 정밀도와 재현율, SVM과 결정트리, k-폴드 교차검증과 하이퍼파라미터 탐색, 캡스톤 프로젝트까지 입문 강의를 정리했다.
핵심 내용 읽기 →
AI TOPIC
사이킷런 최신 뉴스와 핵심 해설
사이킷런 관련 핵심 뉴스와 활용 인사이트 3편을 최신순으로 모았습니다.
파이썬 사이킷런 첫 머신러닝 모델 만들기 선형회귀 랜덤포레스트 실습
구글 코랩과 사이킷런으로 용해도 데이터셋을 불러와 선형회귀와 랜덤포레스트 모델을 만들고 MSE·R²로 성능을 비교하는 첫 머신러닝 프로젝트 과정을 단계별로 정리했다.
핵심 내용 읽기 →
고립 숲(Isolation Forest) 완전 정리: 트리 기반 이상치 탐지의 원리와 파이썬 활용법
무작위 트리에서 한 점을 고립시키는 데 드는 경로 길이로 이상치를 가려내는 고립 숲 알고리즘의 핵심 원리와, 트리를 여러 개 만들어 평균을 내는 이유, 그리고 사이킷런으로 오염도와 예측값(-1)을 다루는 실전 활용법까지 정리했다.
핵심 내용 읽기 →