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손글씨체 분류 :

다양한 손 글씨 숫자 데이터셋(훈련 데이터)를 정답과 함께 학습시키면 기계학습은 각 숫자 이미지의 세부 특징을 파악하여 훈련하고, 새로운 손 글씨 이미지(테스트 데이터)가 입력되면 학습된 모델에 대입하여 숫자를 분류할 수 있다.

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1팀 2. 구민경 (전통적인 프로그램과 기계학습의 차이점)

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1팀 2. 구민경 (전통적인 프로그램과 기계학습의 차이점)

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전통적인 프로그래밍은 데이터와 규칙을 입력해 원하는 결과를 출력하는 것에 비해, 기계학습은 데이터와 원하는 결과를 알려주면 스스로 사고하기 위한 규칙을 찾아낸다.

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4팀, 박시우7, 박지우8 (고객 이탈 예측)

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4팀, 박시우7, 박지우8 (고객 이탈 예측)

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고객 이탈 예측은 특정 고객이 서비스나 상품을 더 이상 사용하지 않고 떠날 가능성이 있는지를 예측하는 작업입니다.
기업 입장에서는 고객을 유지하는 것이 새로운 고객을 유치하는 것보다 비용이 적게 들기 때문에 매우 중요한 분석 분야입니다.

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수요 예측:

과거의 판매 데이터를 실제 수요와 함께 학습시키면, 기계학습 모델 또는 회귀분석은 가격, 광고비, 계절, 요일, 경쟁사 가격 등 다양한 변수들과 수요량 사이의 관계를 파악하게 된다. 이후 새로운 조건(예: 특정 시점의 가격과 마케팅 전략 등)이 주어지면 학습된 모델에 이를 대입하여 미래의 수요를 예측할 수 있다.

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군집화에 가장 직관적인 예시는 MBTI라고 볼 수 있다.

다수의 질문을 통해 인간의 성격을 16가지로 군집을 지어 놓은 것이다.

각 군집마다 네이밍을 하고(ex. 정의로운 심판자) 그 특징을 설명하고 있다.

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고객 세분화는 고객들의 행동이나 특성 데이터를 바탕으로 유사한 성향을 가진 그룹으로 나누는 비지도학습 기법이다. 주로 구매 금액, 구매 빈도, 방문 횟수, 선호 상품 등 데이터를 이용해 분류하며, 대표적으로 K-Means 알고리즘이 사용된다. 이를 통해 기업은 VIP 고객, 일반 고객, 저관심 고객 등으로 분류하고, 각 그룹에 맞는 맞춤형 마케팅 전략이나 추천 시스템을 적용할 수 있다. 라벨이 없는 상태에서도 유의미한 패턴을 발견할 수 있어 마케팅, CRM, 제품 전략 수립에 매우 유용하다.

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7팀.13장세영,14최지효(지도학습과 비지도학습의 차이점)

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7팀.13장세영,14최지효(지도학습과 비지도학습의 차이점)

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지도학습은 입력 데이터와 함께 정답(라벨)이 주어지는 학습 방식입니다. 모델은 주어진 입력과 그에 대응하는 정답을 보고, 입력과 출력 간의 관계를 학습합니다. 다시 말해, “입력 X가 주어졌을 때 정답 Y가 무엇인지”를 예측하는 것이 목적입니다.

비지도학습은 지도학습과는 달리, 정답(라벨)이 없는 데이터만 가지고 학습하는 방식입니다. 모델에게는 입력 데이터만 주어지고, 정답은 알려주지 않아요. 모델은 이 데이터를 스스로 분석해서, 데이터 안에 숨어 있는 패턴이나 구조, 군집 등을 찾아내는 것이 목표입니다. 지도학습에는 이메일 스팸 분류기,이미지에 고양이/개 라벨 붙이기, 집 가격 예측 , 음성 인식이 있다면 비지도학습에는 고객세분화, 문서들을 주제별로 자동 분류하기 (ex: 뉴스 기사 클러스터링), 이미지 압축 (PCA, 차원 축소 기법), 이상치 탐지 (ex: 금융 거래 중 이상 행동 탐지)가 있다.

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2팀.3.김도연,4.김윤희(지도학습VS비지도학습 차이점)

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2팀.3.김도연,4.김윤희(지도학습VS비지도학습 차이점)

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지도 학습은 각 데이터에 대한 정답(레이블) 을 함께 알려 주고 학습하는 것이고 비지도 학습은 정답(레이블) 을 알려 주지 않고 데이터 만을 제시해 학습하도록 하는 것 이다

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상품 추천 시스템은 고객의 행동이나 특성을 기반으로, 그들이 관심을 가질 만한 상품을 자동으로 추천하는 시스템입니다. 이 과정에서 비지도 학습의 군집화(Clustering) 기법이 유용하게 사용됩니다. 군집화는 비슷한 성향을 가진 사용자나 상품을 같은 그룹으로 묶어, 그룹 내의 정보를 바탕으로 추천을 수행하는 방식입니다.

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전통적인 프로그래밍은 사람이 명확한 규칙과 알고리즘을 정의하여 문제를 해결하는 방식 입니다. 기계학습은 컴퓨터가 데이터로부터 규칙을 학습하여 문제를 해결하는 방식입니다. 전통적인 프로그래밍은 데이터가 적어도 동작이 가능하며, 명확한 문제를 해결할 때 사용하고, 기계학습은 많은 양의 데이터를 필요로 하고, 복잡하거나 모호한 문제를 해결하는데 사용한다.

전통적인 프로그래밍의 예시로는 계산기, 회계 시스템 등이 있고, 기계학습의 예시는 얼굴 인식, 번역기 등이 있다.

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이메일 스팸을 분류하기위해 이 데이터를 이용해 모델을 학습시키면, 새로운 이메일이 들어왔을 때 이것이 스팸인지 일반인지 자동 분류할 수 있습니다.

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지도학습은 레이블(정답)이 있는 데이터를 사용하여 모델을 학습하는 머신러닝 기법이다. 레이블링에 데이터와 그에 따른 정답을 제공하여 새로운 데이터가 들어왔을 때 알맞은 곳으로 분류하도록 하는 학습 방법이다. 미리 정해진 정답이 존재하므로 정확도가 비지도학습에 비해 뛰어나다는 특징이 있다.

반면에 비지도학습은 레이블(정답)이 없는 데이터를 사용하여 모델을 학습시키는 방법이다. 컴퓨터가 알아서 데이터를 분류하고 압축하여 학습한다. 일일히 정답을 입력하지 않아도 되는 기법이다 지도학습에 비해 레이블링이 간편하고 빠르다. 또한 학습되지 않은 데이터의 새로운 구조, 패턴 등을 유추해낼 수 있다.

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자동차 주행 거리와 엔진 마모 정도 사이의 관계를 생각해 봅시다. 초기에는 주행 거리가 늘어남에 따라 마모가 급격히 늘어나다가 어느 정도 시간이 지나면 마모 증가 속도가 둔화될 수 있습니다. 이런 비선형 관계는 2차 이상의 다항식 회귀 모델을 통해 더 정확하게 예측할 수 있습니다. 즉, 주행 거리를 제곱하거나 세제곱한 항을 추가해서 곡선을 그려주는 방식입니다.

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1. 집값 예측 : 집 크기, 방 개수, 건축 연도 등을 입력 받아 집 값을 예측한다.

2. 다음 날 기온 예측 : 온도, 습도, 바람 세기 등의 기상 데이터를 입력 받아 다음 날 기온을 예측한다.

3. 주식 가격 예측 : 과거 주가, 거래량, 경제 지표 등을 활용하여 미래 특성 시점의 주식 가격을 예측한다.