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핵심 머신러닝 알고리즘의 원리

지도학습, 비지도학습, 모델 평가 등 머신러닝의 핵심 이론을 체계적으로 학습하세요
머신러닝의 기본 개념과 유형

데이터로부터 패턴을 찾아 예측하고 의사결정을 돕는 인공지능 기술

핵심 개념:

데이터 기반 학습: 경험을 통한 성능 향상

학습 유형: 지도, 비지도, 강화학습

예측과 분류: 미래 값 예측, 범주 구분

일반화: 새로운 데이터에 대한 적용

활용 사례:
넷플릭스 영화 추천
구글 검색 결과 순위
카카오톡 번역 기능
자율주행 차량 인식
지도학습: 분류와 회귀 알고리즘

레이블이 있는 데이터로 학습하여 예측하는 방법

핵심 개념:

분류 (Classification): 범주 예측

회귀 (Regression): 연속값 예측

모델 평가: 정확도, 정밀도, 재현율

교차 검증과 과적합 방지

활용 사례:
이메일 스팸 분류
주택 가격 예측
의료 진단 보조
추천 시스템
비지도학습: 클러스터링과 차원축소

레이블 없는 데이터에서 숨겨진 패턴을 발견하는 학습 방법

핵심 개념:

클러스터링: 유사한 데이터 그룹화

차원 축소: 데이터 압축과 시각화

연관 규칙: 함께 나타나는 패턴

이상치 탐지: 비정상 데이터 발견

활용 사례:
고객 세그멘테이션
시장 바구니 분석
이상 거래 탐지
유전자 패턴 분석
모델 평가, 검증, 과적합 방지

머신러닝 모델의 성능을 정확히 측정하고 개선하는 방법

핵심 개념:

편향-분산 트레이드오프

교차 검증 (Cross Validation)

하이퍼파라미터 튜닝

앙상블 방법

활용 사례:
그리드 서치로 최적 파라미터 찾기
랜덤 포레스트로 성능 향상
부스팅으로 약한 학습기 결합
배깅으로 과적합 방지
분류 알고리즘
로지스틱 회귀

확률 기반 선형 분류

사용 시기: 이진 분류, 해석 가능성 중요

결정 트리

규칙 기반 분류

사용 시기: 설명 가능한 AI, 범주형 데이터

랜덤 포레스트

여러 트리의 앙상블

사용 시기: 높은 정확도, 과적합 방지

SVM

마진 최대화 분류

사용 시기: 고차원 데이터, 비선형 분류

학습 경로 가이드
1단계: 기초 이해

• 지도학습 vs 비지도학습
• 분류 vs 회귀
• 훈련, 검증, 테스트 데이터

2단계: 알고리즘 학습

• 각 알고리즘의 작동 원리
• 장단점과 적용 사례
• 하이퍼파라미터 이해

3단계: 실습 적용

• 실제 데이터로 모델 구축
• 성능 평가와 개선
• 실무 프로젝트 경험

실제 응용 분야

머신러닝은 현재 우리 일상과 산업 전반에 광범위하게 활용되고 있습니다. 학습한 이론이 어떻게 실제 문제 해결에 사용되는지 살펴보세요.

의료 및 헬스케어

질병 진단: MRI, CT 스캔 이미지 분석으로 암 조기 발견

신약 개발: 분자 구조 분석을 통한 신약 후보물질 발견

개인 맞춤 치료: 환자 데이터 기반 최적 치료법 추천

웨어러블 헬스케어: 실시간 건강 모니터링 및 이상 징후 감지

이커머스 및 마케팅

개인화 추천: 구매 이력 기반 상품 추천 시스템

가격 최적화: 수요 예측을 통한 동적 가격 책정

고객 세분화: 행동 패턴 분석으로 타겟 마케팅

재고 관리: 판매 예측 기반 최적 재고 수준 유지

자율주행 및 교통

객체 인식: 실시간 차량, 보행자, 신호등 인식

경로 최적화: 교통 상황 분석을 통한 최적 경로 계산

예측 유지보수: 센서 데이터 기반 부품 교체 시기 예측

교통 흐름 관리: 도시 교통 신호 최적화 시스템

금융 및 핀테크

신용 평가: 대출 승인을 위한 신용도 자동 평가

사기 탐지: 이상 거래 패턴 실시간 감지 시스템

알고리즘 트레이딩: 시장 데이터 분석 기반 자동 투자

리스크 관리: 포트폴리오 위험도 측정 및 관리