인공지능 파이썬 실무예측과 평가를 눈으로 실험하기
학습용 수학 모형입니다. 아래 조작과 별도로 실습실의 Python 코드를 실행할 수 있습니다.
직선의 기울기와 오차
양성으로 예측하는 기준 바꾸기
고정 확률 [0.9, 0.8, 0.6, 0.4, 0.3, 0.1]
실제 정답 [1, 0, 1, 1, 0, 0]
INDEPENDENT LESSONS
학습 주제
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AI·머신러닝·딥러닝의 관계
규칙을 직접 쓰는 것과 데이터에서 규칙을 배우는 것은 어떻게 다를까요?
이 주제로 →02머신러닝이 필요한 문제와 활용
정확한 규칙을 쓰기 어려운 문제를 찾아보세요.
이 주제로 →03문제 해결 과정과 데이터 분할
모델을 만들기 전에 성공 기준을 정하세요.
이 주제로 →04특성·레이블·모델·하이퍼파라미터
표의 어느 열을 X로, 어느 열을 y로 사용할까요?
이 주제로 →05지도·비지도·강화 학습
정답을 배우나요, 구조를 찾나요, 행동의 보상을 배우나요?
이 주제로 →06머신러닝 라이브러리와 그래프
배열·표·모델·그래프 도구를 연결해 보세요.
이 주제로 →07결측치·이상치·스케일·범주 처리
값을 바꾼 이유와 기준을 남겨 보세요.
이 주제로 →08분류: k-NN·로지스틱·트리·SVM
이름에 회귀가 들어 있어도 범주를 예측하는 모델이 있어요.
이 주제로 →09회귀와 수치 오차
예측 숫자는 정답에서 얼마나 떨어져 있나요?
이 주제로 →10K-평균 군집화
정답 이름 없이 비슷한 점들을 묶을 수 있을까요?
이 주제로 →11혼동행렬·정확도·정밀도·재현율
어떤 종류의 실수가 더 중요한가요?
이 주제로 →12교차 검증·튜닝·학습 곡선
한 번 나눈 점수만으로 모델을 선택해도 될까요?
이 주제로 →13모델 구현·평가 프로젝트와 단원 정리
입력부터 결과 설명까지 재현 가능한 보고서를 만드세요.
이 주제로 →PRACTICE / RETRY / UNDERSTAND
연습 문제 44
실행 검사는 결과와 입력 조건을 확인합니다. 빈칸은 대표 답안과 비교하며, 다른 표현은 해설을 보고 판단하세요. GUI 코드는 PC 실행 점검까지 마치세요.
LEARNING JOURNAL
오늘 배운 것을 내 말로
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