코드없이 배우는 머신러닝 첫걸음: 상

📢 아래 교재들은 AI를 처음 배우는 분들을 위한 연계된 시리즈입니다.
이론 4권 + 실습 2권으로 구성되어 있으며, AI의 개념부터 실전 활용까지 단계적으로 익힐 수 있습니다.

📚 이론 교재 (기초 개념부터 머신러닝 원리까지)

1️⃣ 인공지능 첫걸음: 상 - 인공지능의 정의, 역사, 그리고 미래 전망
2️⃣ 인공지능 첫걸음: 하 - 인공지능 프로젝트의 기획부터 배포까지
3️⃣ 코드 없이 배우는 머신러닝 첫걸음: 상 - 학습 원리와 다양한 알고리즘 유형
4️⃣ 코드 없이 배우는 머신러닝 첫걸음: 하 - AI의 학습 과정과 데이터 활용 방법

📚 실습 교재 (실제 데이터를 활용한 머신러닝 실습)

5️⃣ 프로젝트 입문 - 당뇨병 위험 분류 AI 해커톤 -> 추후 공개 예정
6️⃣ 프로젝트 입문 - 태양광 발전량 예측 AI 해커톤 -> 추후 공개 예정

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🚀 머신러닝 모델의 세계로 한 걸음 더 가까이

"인공지능: 상" 교재에서 간략히 배웠던 지도 학습 과 비지도 학습 을 이번에는 더 깊이 있게 탐구해볼 거예요. 지도 학습과 비지도 학습에도 다양한 학습 유형(예: 회귀, 분류, 군집화, 이상 탐지)이 존재하기 때문에, 각각의 특징과 활용 방법을 체계적으로 익힐 필요가 있습니다.

또한, AI 모델의 종류(예: 선형 기반 모델, 의사결정 나무, 군집화 알고리즘 등)에 대해 익숙해지는 것이 중요합니다. 이번 교재에서는 AI 모델의 학습 유형 (지도 학습, 비지도 학습)과 모델 종류 (선형 기반 모델, 의사결정 나무, 군집화 알고리즘 등)를 체계적으로 학습하며 기초를 다질 거예요.

🎯 스테이지 1~2: 머신러닝의 기본 유형과 학습 방식

AI는 우리가 제공한 데이터를 어떻게 학습할까요?
먼저, 지도 학습과 비지도 학습이라는 두 가지 주요 학습 방식을 배웁니다.
지도 학습은 정답이 있는 데이터를 활용해 숫자를 예측하거나 Yes/No를 판단하는 방법이고, 비지도 학습은 정답 없이 스스로 패턴을 찾아내는 방법입니다.
각 학습 유형(회귀, 분류, 군집화, 이상 탐지)이 어떤 문제를 해결하는지, 그리고 실제 사례(예: 중고차 가격 예측, 대출 승인 여부 판단)를 통해 적용 방법을 배워봅니다.

📊 스테이지 3~4: 비지도 학습의 실전 활용

비지도 학습은 데이터 속 숨겨진 패턴을 발견하는 강력한 도구입니다.
데이터를 비슷한 그룹으로 묶어주는 군집화(예: 고객 세분화)와 특이한 패턴을 찾아내는 이상 탐지(예: 신용카드 부정 사용 탐지)를 배웁니다.
실제 데이터를 통해 AI가 어떻게 비슷한 것들을 찾아내고, 이상치를 탐지하는지 살펴보며, 문제 해결 능력을 키워봅니다.

📈 스테이지 5~6: 선형 기반 모델 심화

AI는 데이터의 관계를 어떻게 이해하고 예측할까요?
선형 회귀와 로지스틱 회귀를 통해 데이터를 직선으로 표현하고, 확률을 계산하는 방법을 배웁니다.
또한, 각 모델의 장점과 한계를 이해하고, 더 복잡한 문제를 해결하기 위한 방법(예: 곡선 활용, 다중 직선 조합 등)도 함께 살펴봅니다.
그래프를 통해 AI가 데이터를 어떻게 해석하고 예측하는지 깊이 있게 이해할 수 있습니다.

🌳 스테이지 7~8: 의사결정 나무와 랜덤 포레스트

AI는 질문을 통해 데이터를 어떻게 분류할까요?
의사결정 나무는 스무고개처럼 질문을 던지며 데이터를 분류하는 모델입니다.
뿌리 노드, 중간 노드, 나뭇잎 노드의 역할을 이해하고, 데이터를 단계적으로 분류하는 과정을 배웁니다.
또한, 의사결정 나무의 한계를 극복하기 위해 여러 개의 나무를 결합한 랜덤 포레스트의 개념도 간단히 살펴봅니다.

🧩 스테이지 9~10: 군집화 알고리즘 심화

데이터를 그룹으로 묶는 작업은 어떻게 이루어질까요?
K-means와 DBSCAN이라는 두 가지 주요 군집화 알고리즘을 비교하며, 각각의 작동 원리와 차이점을 배웁니다.
특히 K-means는 중심점을 기준으로 데이터를 묶는 반면, DBSCAN은 데이터의 밀도를 기준으로 자연스럽게 그룹을 형성합니다.

🌟 왜 이 교재가 특별할까요?

1️⃣ 쉬운 설명: 요리, 스무고개, 놀이공원 등 친숙한 비유로 머신러닝 모델의 작동 원리를 쉽게 이해할 수 있어요.
2️⃣ 실생활 연결: 중고차 가격 예측, 대출 승인 여부 판단, 고객 세분화 등 실제 사례를 통해 실전 감각을 키울 수 있어요.

🙋‍♀️🙋‍♂️ 이런 분들에게 추천해요!

✅ "인공지능: 상"과 "인공지능: 중"을 통해 AI 기초를 배우신 분
✅ AI 모델의 학습 유형(지도 학습, 비지도 학습)과 종류(선형 기반 모델, 의사결정 나무, 군집화 알고리즘)에 익숙해지고 싶은 분
✅ 데이터를 활용해 실생활 문제를 해결하는 방법을 배우고 싶은 분

지금 바로 시작해서, AI 프로젝트의 모든 과정을 함께 경험해보세요! 🌟