Jerry's Blog

머신러닝을 공부하다 보면선형 회귀(Linear Regression) 와 로지스틱 회귀(Logistic Regression) 를가장 먼저 만나게 됩니다.이름을 보면 둘 다 "회귀"라는 단어가 붙어 있어서 헷갈리기 쉬운데요.대체 왜 둘 다 회귀라 부를까요?그리고 둘의 차이는 무엇일까요?왜 둘 다 "회귀"일까?"회귀"라는 말은 입력 데이터와 출력값 사이의 관계를 수학적으로 찾아내는 것을 뜻합니다.즉, 두 알고리즘 모두 데이터 안의 패턴을 찾고 "예측"을 수행한다는 공통점이 있습니다.하지만 결정적인 차이는 "무엇을 예측하는가" 에 있습니다.바로 이 부분에서 선형 회귀와 로지스틱 회귀가 갈라지죠.선형 회귀: 숫자를 예측하는 계산기선형 회귀는 말 그대로 연속적인 수치 값을 예측합니다.여러 가지 특징(변수)을 바탕으..

로지스틱 회귀가 생긴 이유 머신러닝을 공부하다 보면선형 회귀(Linear Regression) 와 로지스틱 회귀(Logistic Regression) 라는두 모델을 자주 만나게 됩니다.이름이 비슷하다 보니 “둘 다 회귀 아닌가?” 하고 헷갈리기 쉬운데요.사실 로지스틱 회귀는 선형 회귀의 한계를 극복하기 위해 태어난 모델입니다.👉 뭐가 다른지 궁금하다면 : https://jerrykim91.tistory.com/85 선형 회귀 vs 로지스틱 회귀: 같은 "회귀", 다른 목적머신러닝을 공부하다 보면선형 회귀(Linear Regression) 와 로지스틱 회귀(Logistic Regression) 를가장 먼저 만나게 됩니다.이름을 보면 둘 다 "회귀"라는 단어가 붙어 있어서 헷갈리기 쉬운데요.대체 왜jerr..

비전 AI를 공부하거나 개발하다 보면, 꼭 한 번은 ‘백본(Backbone)’이라는 단어를 마주치게 된다. 오늘은 이 백본이 무엇이고, 왜 중요한지 한 번 정리해보고자 한다.백본은 이미지의 특징을 추출하는 딥러닝 신경망의 중심 부분이다.사람의 척추가 우리 몸을 지탱해주듯, 백본은 AI 모델에서 가장 중요한 뼈대 역할을 한다.이미지 분류, 객체 탐지 등 다양한 비전 작업의 첫 출발점이기도 하다.최근의 딥러닝 모델들은 대규모 이미지 데이터셋에서 미리 학습(프리트레이닝)된 백본을 불러와 활용하는 경우가 많다. 이렇게 하면 학습 시간을 크게 줄이고, 성능도 한층 높일 수 있다.또, 전이학습(Transfer Learning) 덕분에 이미 잘 훈련된 백본을 다양한 작업에 적용하는 것도 가능해졌다.백본의 역할은 이미..

인공 신경망(ANN, Artificial Neural Network) 이미지 출처 : Applications of Artificial Intelligence on the Modeling and Optimization for Analog and Mixed-Signal Circuits: A Review / Fig 2 - uploaded by Morteza Fayazi 아주 요즘 온 사방이 AI로 아주 뜨겁다. 그 중심에는 인공 신경망(ANN, Artificial Neural Network)이 있다. 음, 이름은 거창하지만 핵심은 단순한 아이인데 우리 뇌의 신경세포(뉴런)가 연결돼 정보를 주고받듯, 인공 신경망도 노드(뉴런)와 가중치(연결의 강도)로 데이터를 주고받으며 학습이 가능한 아이이다.“사람의 뇌를 ..

Devlish - AI Developer's Essential English + Tech Core (Day 1~10 통합)🔵 Step 1: AI & Development Basics✨ Understanding Core ConceptsModel: A tool that helps computers learn from data.API: Allows programs to talk and exchange information.Version Control: Saves and tracks code changes efficiently.Prototype: An early version used to test ideas.🔍 Related to Vision AIPattern Recognition is crucial in..

Day 10__Designing AI Systems – From Prototype to Production 주제: Designing AI Systems – From Prototype to Production 구성: Level 1 ~ 4 + 논문 심화 + 복습 + 🎁 보너스 문장 날짜: 2025.04.26 📘 Level 1 – 초급 영어 감 잡기 A prototype is an early version of a system built to test ideas. 👉 Kor 프로토타입은 아이디어를 테스트하기 위해 만든 시스템의 초기 버전입니다. 📌 문법 포인트 prototype: 프로토타입, 시제품 early version: 초기 버전 ..

Day 9__Monitoring AI Models – Tracking Performance in the Wild주제: Monitoring AI Models – Tracking Performance in the Wild구성: Level 1 ~ 4 + 논문 심화 + 복습 + 🎁 보너스 문장날짜: 2025.04.28📘 Level 1 – 초급 영어 감 잡기Monitoring means checking if the model works well after deployment.👉 Kor모니터링은 모델이 배포된 후에도 잘 작동하는지 확인하는 것을 의미합니다.📌 문법 포인트monitoring: 모니터링check if ~: ~인지 확인하다after deployment: 배포 후에📘 Level 2 – 실무 개발자..