분류(Classification) vs 회귀(Regression)

AI의 기초: 머신러닝의 이해

인공지능(AI) 분야에서 머신러닝은 매우 중요한 역할을 하고 있습니다. 머신러닝은 데이터를 통해 학습하고, 이를 바탕으로 예측이나 결정을 내리는 기술입니다. 머신러닝은 크게 지도학습, 비지도학습, 강화학습으로 나눌 수 있습니다. 이 중에서 오늘은 지도학습의 두 가지 주요 유형인 분류와 회귀에 대해 알아보겠습니다.

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지도학습의 두 가지 주요 유형

지도학습은 주어진 데이터와 그에 대한 정답(label)을 통해 모델을 학습시키는 방법입니다. 지도학습은 크게 두 가지로 나뉘는데, 바로 분류(Classification)와 회귀(Regression)입니다. 이 두 가지는 데이터의 특성과 예측하고자 하는 목표에 따라 선택됩니다.

분류(Classification)란?

분류는 주어진 데이터를 특정 카테고리로 나누는 작업입니다. 예를 들어, 이메일이 스팸인지 아닌지를 판단하는 것이 분류의 한 예입니다. 분류 모델은 이산적인 값을 출력하며, 주어진 데이터가 어떤 클래스에 속하는지를 예측합니다.

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분류의 대표적인 알고리즘으로는 로지스틱 회귀, 결정 트리, 서포트 벡터 머신(SVM), 신경망 등이 있습니다. 이러한 알고리즘들은 각각의 특성과 장단점이 있으며, 데이터의 특성에 따라 적절한 알고리즘을 선택해야 합니다.

회귀(Regression)란?

회귀는 주어진 데이터로부터 연속적인 값을 예측하는 작업입니다. 예를 들어, 집의 크기와 가격 간의 관계를 분석하여 특정 크기의 집이 얼마에 팔릴지를 예측하는 것이 회귀의 예입니다. 회귀 모델은 연속적인 값을 출력하며, 주어진 데이터의 패턴을 기반으로 예측합니다.

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회귀의 대표적인 알고리즘으로는 선형 회귀, 다항 회귀, 리지 회귀, 라쏘 회귀 등이 있습니다. 이들 알고리즘은 데이터의 분포와 관계를 분석하여 예측 모델을 생성합니다.

분류와 회귀의 차이점

분류와 회귀의 가장 큰 차이점은 출력값의 형태입니다. 분류는 이산적인 값을 출력하는 반면, 회귀는 연속적인 값을 출력합니다. 또한, 분류는 주로 카테고리형 데이터에 사용되며, 회귀는 수치형 데이터에 사용됩니다. 이러한 차이로 인해 두 가지 방법은 서로 다른 문제를 해결하는 데 적합합니다.

분류와 회귀의 활용 사례

분류와 회귀는 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. 예를 들어, 의료 분야에서는 환자의 질병을 예측하기 위해 분류 모델을 사용할 수 있습니다. 반면, 금융 분야에서는 주식 가격 예측을 위해 회귀 모델을 활용할 수 있습니다. 이러한 활용 사례는 머신러닝의 가능성을 보여줍니다.

결론 및 요약

분류와 회귀는 머신러닝의 중요한 두 가지 기법으로, 각각의 특성과 활용 사례가 다릅니다. 데이터의 특성과 예측하고자 하는 목표에 따라 적절한 방법을 선택하는 것이 중요합니다. 머신러닝을 통해 우리는 다양한 문제를 해결하고, 더 나은 결정을 내릴 수 있습니다.

이것이 인공지능입니다. 머신러닝의 기초를 이해하고, 분류와 회귀의 차이를 명확히 아는 것이 앞으로의 데이터 분석에 큰 도움이 될 것입니다.