classification3 머신러닝 분류모델: 구글 티쳐블 머신(Teachable Machine) 티쳐블 머신(Teachable Machine)이란?티쳐블 머신(Teachable Machine)은 구글(Google)이 개발한 머신러닝 모델을 누구나 쉽게 만들고 사용할 수 있도록 지원하는 웹 기반 도구입니다. 프로그래밍이나 머신러닝에 대한 깊은 지식이 없어도 간단한 조작만으로 AI 모델을 훈련시키고 활용할 수 있습니다. 1. 티쳐블 머신의 특징✅ 초보자 친화적인 인터페이스웹 브라우저에서 실행되며, 설치 없이 바로 사용 가능GUI(그래픽 사용자 인터페이스)를 통해 간단한 조작으로 모델 훈련 가능✅ 다양한 입력 데이터 지원이미지(Image): 사진이나 웹캠으로 촬영한 이미지를 기반으로 학습오디오(Audio): 목소리, 소리 패턴을 기반으로 분류 가능포즈(Pose): 웹캠을 이용해 신체 움직임을 인식하고.. 2025. 2. 2. 머신러닝 분류(Classification) 모델 만들기: 구매 예측 모델 예시 머신러닝을 활용하여 "구매할 것인가, 안 할 것인가"를 예측하는 모델을 만드는 방법을 단계별로 설명해 보겠습니다. 1. 필요한 라이브러리 설치 및 불러오기먼저 머신러닝 작업을 위해 필요한 라이브러리인 sklearn을 설치합니다. 이를 통해 다양한 머신러닝 알고리즘을 사용할 수 있습니다.pip install scikit-learn다음으로 Python에서 필요한 라이브러리를 임포트합니다.import pandas as pdimport numpy as npfrom sklearn.preprocessing import LabelEncoder, OneHotEncoderfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.linear_model imp.. 2025. 1. 27. 머신러닝(Machine Learning)이란? 1. 🔧 머신러닝이란?머신러닝은 데이터를 기반으로 학습하고, 학습한 내용을 바탕으로 새로운 데이터를 예측하거나 결정을 내리는 인공지능(AI)의 한 분야입니다. 머신러닝은 문제의 특성과 데이터에 따라 크게 두 가지 주요 유형으로 나뉩니다:🔬 1.1 지도 학습(Supervised Learning)정의: 입력 데이터와 그에 대한 정답(레이블)이 주어진 상태에서 모델을 학습시키는 방식.종류:회귀(Regression): 연속적인 값을 예측. 예: 집값, 주가 예측분류(Classification): 데이터를 특정 클래스로 분류. 예: 스팸 이메일 필터링, 질병 진단.특징 회귀(Regression) 분류(Classification)예측 값연속적인 숫자 (예: 가격, 온도)이산적인 값 (예: 스팸/정상)목표입력과 .. 2025. 1. 26. 이전 1 다음
