# One-Class SVM **One-Class SVM**(One-Class Support Vector)은 비지도 학습(Unsupervised Learning) 기반의 이상 탐지(Anomaly Detection) 알고리즘 중 하나로, 주어진 데이터가 정상(normal) 데이터인지, 아니면 이상(anomaly 또는 outlier) 데이터인지를 판단하는 데...

# 최적의 경계선 ## 개요 **최적 경계선**(Optimal Decision)은 머신러닝, 지도 학습(Supervised Learning)에서 분류(Classification) 문제 해결할 때 사용 핵심 개념 중 하나. 이는 서로 다른 클래스에 속한 데이터 포인트들을 가장 잘 구분할 수 있는 기하학적 경계를 의미합니다. 최적의 경계선은 모델이 새로운 ...

# 서포트 벡터 머신 ## 개요 **서트 벡터 머신**(Support Vector Machine, SVM)은 기계학습(Machine Learning) 분야에서 널리 사용되는 지도 학습(supervised learning) 알고리즘으로, 주로 분류(classification) 문제에 활용되지만 회귀(regression) 및 이상치 탐지(outlier de...

# SVM (서포트 벡터 머신) 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine, SVM은 머신러닝 분에서 널리 사용되는 지도 학습 기반의 **분류 알고리즘**으로, 주로 이진 분류 문제에 사용되지만 다중 클래스 분류에도 확장 가능하다. SVM은 데이터 포인트를 고차원 공간으로 매핑하여 최적의 경계선(hyperplane)을 찾아 서로 다른 클래...

What-If Tool ## 개요**What-If ToolWIT)은 구글(Google)이 개발한 시각적 분석 도구로, 머신러닝 모델의 동작을 직관적으로 탐색하고 분석할 수 있도록 설계된 인공지능(AI) 도구입니다 이 도구는 머신러닝 모의 예측 결과를 시각화하고, 다양한 입력 조건을 변경했을 때 모델의 출력이 어떻게 달라지는지 실시간으로 확인할 수 있게 해...

# 과적합 (Overfitting) ## 개요/소개 과적합(overfitting)은 머신러닝 모델이 훈련 데이터에 지나치게 적응하여, 새로운 데이터에 대한 일반화 능력이 떨어지는 현상을 의미합니다. 이는 모델이 학습 데이터의 **노이즈**와 **특수한 패턴**을 포함해 학습하게 되면서 발생하며, 훈련 성능은 우수하지만 테스트 성능은 저하되는 문제가 있습니...