# 분류 ## 개요 **분류**(Classification)는 머신러닝에서 대표적인 지도 학습(Supervised Learning 과제 중 하나로, 주어 입력 데이터를 미리 정의된 **카테고리**(클래스) 중 하나로 할당하는 작업을 말합니다. 예 들어, 이메이 스팸인지 정상인지 판단하거나, 의료 데이터를 기반으로 환자가 특정 질병에 걸렸는지를 예측하는 ...

# 성능 평가 인공지능(AI) 모델의 **성능 평가Performance Evaluation)는 개발된 모델이 주어진 과제(Task)를 얼마나 정확하고 신뢰성 있게 수행하는지를 정량적·정성적으로 분석하는 과정입니다. 모델의 훈련 과정 이후, 성능 평가는 모델의 실용성과 신뢰성을 판단하는 핵심 단계로, 실제 배포 전 반드시 수행되어야 합니다. 특히 머신러닝 ...

# 통계적 평등 ## 개요 **통계적 평등**(Stat Parity)은 인공지(AI) 및 기계학습 모델의 **공정성**(Fairness)을 평가하는 데 사용되는 핵심 개념 중 하나로, 모델의 예측 결과가 특정 **보호 속성**(예: 성별, 인종, 연령 등)에 따라 균형 있게 분포되어야 한다는 원칙을 의미합니다. 이는 AI 시스템이 사회적 소수 집단이나 ...

# 긍정적 예측 ## 개요 **긍정적 예측**(Positive Prediction)은 인공지능, 특히 머신러닝 모델의 평가 과정에서 중요한 개념 중 하나로, 모델 특정 샘플이 "긍정 클래스(Positive Class)"에 속한다고 예측한 경우를 의미합니다. 이는 이진 분류(Binary Classification) 문제에서 자주 사용되는 용어이며, 모델의...

# AI 기반 영 진단 ## 개요 AI 기반 영상 진단은 인공지능(Artificial Intelligence, AI) 기술을 활용하여 의료 영상(Medical Imaging)을 분석하고 질병을 자동으로지, 분류, 진단하는 기술이다. 주로 X선, CT(컴퓨터 단층 촬영), MRI(자기공명영상), 초음파, 맘모그램 등 다양한 의료 영상 자료를 대상으로 한다...