전체 글184 선형회귀(Linear Regression)는 데이터 분석과 예측 모델링에서 가장 기본적이고 널리 사용되는 통계적 방법 (실습) 선형회귀는 입력 변수(독립 변수, X)와 출력 변수(종속 변수, Y) 사이의 선형 관계를 모델링하는 방법이다. 즉, X가 변할 때 Y가 어떻게 변하는지를 직선(또는 고차원에서는 평면)으로 표현하는 것이죠.Y = β₀ + β₁X₁ + β₂X₂ + ... + βₙXₙ + ε여기서Y는 예측하려는 값(종속 변수) = 예를 들어 집 가격X₁, X₂, ..., Xₙ은 입력 변수들(독립 변수) = 예를 들어 집의 크기β₀는 y절편(상수항) = Y-절편, 직선이 Y축과 만나는 지점β₁, β₂, ..., βₙ은 각 입력 변수의 계수(기울기) = X가 1단위 증가할 때 Y가 얼마나 증가하는지ε은 오차항선형회귀의 목표는 데이터에 가장 잘 맞는 선(또는 평면)을 찾는 것입니다. 이를 위해 보통 '최소제곱법'을 사용하여 실제 .. 2025. 3. 31. Model Based 접근법 : MDP (Markov Decision Process)와 동적 프로그래밍 MDP 개념 다시 훑어보자.MDP는 순차적 의사결정 문제를 수학적으로 모델링하는 프레임워크입니다. 강화학습의 기본이 되는 개념으로, 에이전트가 환경과 상호작용하며 최적의 결정을 내리는 방법을 공부할 때 사용됩니다.MDP의 핵심 요소MDP는 다음 요소들로 구성됩니다:상태(State, S): 환경의 현재 상황행동(Action, A): 에이전트가 취할 수 있는 행동상태 전이 확률(Transition Probability, P): 현재 상태와 행동이 주어졌을 때 다음 상태로 전이할 확률보상(Reward, R): 특정 상태에서 특정 행동을 취했을 때 받는 즉각적인 보상할인율(Discount Factor, γ): 미래 보상의 현재 가치를 계산하는 파라미터(0~1 사이)중요 함수들1. 정책(Policy, π)각 상태.. 2025. 3. 31. chatgpt로도 시드넘버 달라고 하고 만들면 비슷하게 무한히 만들수 있다는 얘기를 했는데 모르는 사람이 주변에 생각보다 많았다. (그래서 좀 놀람) chatgpt로도 시드넘버 달라고 하고 만들면 비슷하게 무한히 만들수 있다는 얘기를 했는데 모르는 사람이 주변에 생각보다 많았다. (그래서 좀 놀람)마음에 들때까지 시도하다가 마음에 든다 싶으면?마음에 드는 인터넷에 돌아다니는 사진을 올리고 비슷하게 만들어달라고 하고 시드넘버 달라고 하면 된다. 별거없지?이모티콘 마음에 드네 If image(s) are generated, return the image seed number(s) as well as Gen ID(s). 2025. 3. 28. Anthropic의 연구 논문:Tracing the thoughts of a large language model Anthropic의 연구 논문 "Tracing the thoughts of a large language model"은 대형 언어 모델의 내부 작동 방식을 이해하고자 작성된 연구논문이다. https://www.anthropic.com/research/tracing-thoughts-language-model (유튜브영상 귀욥네 ㅎ 앤트로픽은 확실히 갬성이 있어ㅎ 취저임 ㅋ)신경과학 분야에서 영감을 받아, AI biology 을 만들었다. AI 모델의 내부 활동과 정보 흐름을 시각화하는 개발을 했다고 한다. 그래서 클로드와 같은 언어모델이 입력된 단어를 출력으로 변환하는 과정을 상세히 분석할 수 있었다고 한다. 클로드는 머릿속으로 어떤 생각을 하고 있을까?Anthropic은 Claude와 같은 언어 모델이 .. 2025. 3. 28. 이전 1 2 3 4 ··· 46 다음
