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• F1-score 이란 인공지능 모델을 만들고 나서 "내 모델은 정확도가 99%야!"라고 자랑했는데, 정작 실전에서는 아무것도 못 맞히는 경우를 본 적 있으신가요? 오늘은 데이터의 불균형 속에서도 모델의 진짜 실력을 판가름해 주는 F1-score에 대해 알아보겠습니다.1. 정확도(Accuracy)의 배신예를 들어, 1,000명 중 10명만 걸리는 희귀 질병을 진단하는 모델이 있다고 가정해 봅시다. 모델이 무조건 "건강함"이라고만 대답해도 정확도는 99%가 나옵니다. 하지만 이 모델은 병을 가진 사람을 단 한 명도 찾아내지 못하므로 실제로는 '빵점짜리' 모델이죠. 이럴 때 필요한 것이 바로 **정밀도(Precision)**와 재현율(Recall), 그리고 이 둘을 합친 F1-score입니다.2. F1-score란 무엇인가?F1-.. Ai 2026. 2. 26.

• KNeighborsClassifier 모델 가이드 새로운 데이터가 들어왔을 때, 가장 가까운 이웃들이 누구인지를 보고 자신의 정체를 결정하는 알고리즘이 있습니다. 바로 KNeighborsClassifier입니다. 복잡한 수식 없이도 데이터의 '거리'만으로 분류를 수행하는 이 모델의 매력을 파헤쳐 봅시다.1. KNN(K-Nearest Neighbors)이란?KNN은 별도의 학습 과정이 거의 없는 '게으른 학습(Lazy Learner)' 모델입니다. 데이터를 학습하여 모델을 만드는 대신, 새로운 데이터가 들어오면 기존 데이터와의 거리를 계산하여 가장 가까운 K개의 이웃을 찾습니다. 그리고 그 이웃들이 가장 많이 속해 있는 범주로 새로운 데이터를 분류합니다.K의 역할: 몇 개의 이웃을 볼 것인가를 결정합니다.K가 너무 작으면(예: K=1) 노이즈에 민감해져 .. Ai 2026. 2. 26.

• 머신러닝: 선형 회귀(Linear Regression) 데이터 과학의 세계에 발을 들이면 가장 먼저 만나는 모델이 있습니다. 바로 선형 회귀입니다. 이름은 조금 딱딱해 보이지만, 사실 우리가 중학교 수학 시간에 배운 '직선의 방정식'과 아주 깊은 관련이 있습니다.1. 선형 회귀란 무엇인가?선형 회귀는 독립 변수($x$)와 종속 변수($y$) 사이의 선형적인 상관관계를 모델링하는 기법입니다. 쉽게 말해, "공부 시간($x$)이 늘어날수록 시험 점수($y$)가 얼마나 오를까?"처럼 어떤 원인이 결과에 주는 영향을 직선 형태로 분석하는 것이죠.2. 수학적 원리: '최적의 선' 찾기우리가 찾고자 하는 목표는 데이터를 가장 잘 설명하는 직선의 식을 만드는 것입니다.① 가설(Hypothesis) 설정직선의 방정식은 보통 다음과 같이 정의합니다.$W$ (Weight): .. Ai 2026. 2. 26.

• 머신러닝: 비지도 학습 지난 포스팅에서 정답(Label)을 보고 배우는 '지도학습'을 알아봤는데요. 오늘은 정답지 하나 없는 무방비 상태(?)의 데이터를 던져줘도 스스로 패턴을 찾아내는 똑똑한 학습법, 비지도 학습(Unsupervised Learning)에 대해 이야기해 보겠습니다.1. 비지도 학습이란? (The Concept)비지도 학습은 정답(Label)이 없는 데이터만을 가지고 인공지능이 스스로 데이터의 숨겨진 구조나 특징, 패턴을 파악하는 방법입니다.비유하자면, 수천 권의 책이 섞여 있는 도구더미에서 "이건 소설이고, 이건 전공 서적이야"라는 가이드 없이도, 인공지능이 책들의 두께, 종이 재질, 단어의 빈도 등을 분석해 **"비슷한 것끼리 알아서 분류"**하는 과정과 같습니다.2. 비지도 학습의 주요 임무비지도 학습은 .. Ai 2026. 2. 26.

• 머신러닝: 지도학습 인공지능이 고양이 사진을 보고 "이건 고양이야!"라고 말할 수 있는 비결이 뭘까요? 바로 오늘 소개할 지도학습(Supervised Learning) 덕분입니다. 머신러닝의 여러 방법 중 가장 대중적이고 실무 활용도가 높은 지도학습의 개념과 원리를 아주 쉽게 풀어보겠습니다.1. 지도학습이란? (The Concept)지도학습은 말 그대로 '정답(Label)'이 포함된 데이터를 학습시키는 방법입니다.학생이 문제집을 풀 때 옆에서 선생님이 "이 문제의 답은 이거야"라고 가르쳐주는 것과 비슷하죠. 컴퓨터는 수많은 문제(입력 데이터)와 그에 대한 정답(출력 데이터)을 대조하며, 새로운 문제가 나왔을 때 정답을 맞힐 수 있는 **'규칙(모델)'**을 찾아냅니다.입력(Feature): 예측을 위해 사용하는 정보 (예:.. Ai 2026. 2. 26.

• AGI(Artificial General Intelligence, 인공일반지능) 란 인류의 다음 종착지로 불리는 AGI(Artificial General Intelligence, 인공일반지능), 그리고 이 혁신적인 기술이 우리가 매일 사용하는 통신과 네트워크 세상을 어떻게 혁명적으로 바꿀지에 대해 이야기해 보려 합니다.1. AGI란 무엇인가?AGI는 특정 작업만 수행하는 현재의 AI와 달리, 인간처럼 스스로 학습하고 추론하며 어떤 지적 작업도 수행할 수 있는 범용 인공지능을 뜻합니다. 통신 분야에 AGI가 도입된다면, 네트워크는 단순한 '데이터의 통로'를 넘어 스스로 생각하고 진화하는 '유기체'와 같은 존재가 됩니다. AGI의 핵심 특징단순히 질문에 답하는 수준을 넘어, AGI는 다음과 같은 능력을 갖춘 상태를 말해요.범용성: 바둑도 두고, 소설도 쓰고, 복잡한 코딩을 하다가 저녁 메뉴.. Ai 2026. 2. 26.

• 머신러닝 정복 커리큘럼 1단계: 데이터 학습의 '수학적 직관' 잡기 (1~2주차)수식을 외우는 게 아니라, 기계가 어떻게 배우는지 원리를 이해하는 단계입니다.선형 회귀(Linear Regression): 데이터 사이의 관계를 선으로 나타내기.로지스틱 회귀(Logistic Regression): 스팸인지 아닌지(0 or 1) 분류하기.경사 하강법(Gradient Descent): 산골짜기를 내려가듯 최적의 정답(최솟값)을 찾아가는 과정.손실 함수(Loss Function): "내가 얼마나 틀렸지?"를 측정하는 척도.1주차: 머신러닝의 수학적 뼈대선형 대수: 행렬 곱셈(데이터 처리의 기본), 전치 행렬.미분: 편미분과 연쇄 법칙(Chain Rule) - 오차 역전파의 핵심.선형 회귀(Linear Regression): 독립변수와 .. Ai 2026. 2. 25.

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  인공지능, 머신러닝, 딥러닝, 생성형 AI 차이점 1. 포함 관계로 이해하는 AI인공지능은 별개의 기술들이 아니라, 서로를 품고 있는 구조입니다.인공지능(AI): 인간의 지능을 기계로 구현하려는 모든 시도. (가장 넓은 개념)머신러닝(ML): 명시적인 코딩 없이 '데이터'를 통해 기계가 스스로 학습하게 만드는 방법론.딥러닝(DL): 인간의 뇌 구조를 본뜬 '인공신경망'을 깊게 쌓아 복잡한 패턴을 찾아내는 ML의 특화 분야.생성형 AI(GenAI): 딥러닝을 활용해 단순히 분류하는 것을 넘어, 새로운 콘텐츠를 만들어내는 기술.2. 머신러닝 vs 딥러닝: "누가 재료를 손질하는가?"가장 헷갈리는 이 둘의 차이는 '특징 추출(Feature Engineering)'에 있습니다.머신러닝 (Classical ML): 전문가가 데이터의 핵심 특징을 직접 골라줘야 합.. Ai 2026. 2. 25.