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[ML101] 시리즈의 두 번째 주제는 손실 함수(Loss Function)입니다. 손실 함수는 다른 명칭으로 비용 함수(Cost Function)이라고 불립니다. 손실 함수는 고등학교 수학 교과과정에 신설되는 '인공지능(AI) 수학' 과목에 포함되는 기계학습(머신러닝) 최적화의 기본 원리이며 기초적인 개념입니다. 이번 시리즈에는 이 "손실 함수"의 개념과 종류에 대해 알아보도록 하겠습니다. 위의 그림은 일반적인 통계학적 모델의 형태로 입력 값(Input x)이 들어오면 모델을 통해 예측 값(Output y)이 산출되는 방식입니다. 그러면 이 예측 값이 실제 값과 얼마나 유사한지 판단하는 기준이 필요한데 그게 바로 손실 함수(Loss function)입니다. 예측 값과 실제 값의 차이를 loss라고 하며..

[ML101] 시리즈의 첫 번째 주제는 회귀(Regression)입니다. 회귀분석은 너무나도 유명한 통계 기법이죠. 대학에서는 전공을 불문하고 다양한 사례로 언급되기도 하고, 업무에서도 수요나 가격을 예측하고 전망할 때 회귀분석을 접해 보셨을 겁니다. "회귀분석(回歸分析, regression analysis)이란 관찰된 여러 변수들에 대해 변수 사이의 모형을 구한 뒤 적합도를 측정해 내는 분석 방법"이라고 Wikipedia에 소개가 나옵니다. 독립적인 변수(Independent variable)를 활용해 목푯값인 종속변수(Dependent variable)를 예측하는 모델링 기법이죠. 변수 간의 인과관계(Cause-effect relationship)를 예측하는 데 주로 사용됩니다. 독립변수의 개수, 독..