인공지능 기초 정리

1. ML과 Traditional Programming 차이

전통적인 프로그래밍 방식은 개발자가 프로그램의 로직, 조건, 규칙 등을 직접 작성하는 방식입니다. 그에 반해, 기계학습은 데이터를 통해 스스로 패턴을 학습하고, 그 결과를 바탕으로 새로운 데이터를 예측하는 방식입니다. 즉, 전통적인 프로그래밍 방식은 개발자가 데이터를 분석하고, 규칙을 정하는 데 비해, 기계학습은 데이터 자체를 이용하여 학습하고, 예측합니다.

2. 함수, 기울기, 일차방적정식, 2차방정식, 지수, 로그, 미분, 편미분 블로그 정리

• 함수:
  입력값과 출력값이 있는 관계를 나타내는 것으로, 변수에 따라 그 결과가 달라집니다.

• 기울기:
  함수의 증가폭을 나타내는 것으로, 미분을 통해 구할 수 있습니다.

• 일차방정식:
  변수가 1개인 1차항으로 이루어진 방정식입니다.

• 2차방정식:
  변수가 1개이며, 2차항까지 있는 방정식입니다.

• 지수:
  밑수와 지수로 이루어진 수식으로, 밑수를 지수만큼 곱한 값입니다.

• 로그:
  밑수를 이용하여 특정 수를 만들기 위해 필요한 지수를 구하는 것입니다.

• 미분:
  함수의 특정 부분에서 순간 변화량을 구하는 것입니다.

• 편미분:
  다변수 함수에서 한 변수를 고정시켜 나머지 변수에 대해 미분하는 것입니다.

3. 선형회귀 개념 정리

선형회귀는 독립 변수와 종속 변수 사이의 선형적인 관계를 모델링하는 회귀 분석 기법입니다. 독립 변수가 증가할 때, 종속 변수도 일정한 비율로 증가하거나 감소합니다. 이때, 독립 변수와 종속 변수 사이의 관계를 일차함수로 모델링하여 예측합니다. 예를 들어, 주택 가격 예측 모델에서 방의 개수가 늘어날수록 주택 가격도 증가하는 관계를 선형회귀 분석으로 모델링할 수 있습니다.