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머신러닝에서 회귀 알고리즘은 가장 기본이면서도 가장 널리 사용되는 모델이다. 이 글에서는 대표적인 회귀 알고리즘 5가지에 대해 개념, 수학식, 실생활 예제, Python 코드, 장단점을 정리한다.1. K-최근접 이웃 (K-Nearest Neighbors, K-NN)K-NN은 주변에 있는 K개의 데이터를 찾아 그 평균 또는 다수결로 결과를 예측한다. 직관적인 알고리즘으로, 데이터의 패턴이 명확할 때 효과적이다.✔️ 수학식새로운 데이터 xxx에 대해, 가장 가까운 KKK개의 샘플의 평균으로 예측:✔️ 실생활 예제추천 시스템: 비슷한 사용자가 좋아한 영화를 추천부동산 가격 예측: 주변 유사 매물 기준 가격 산정✔️ Python 예제from sklearn.neighbors import KNeighborsRegr..

최근에는 AI 기술 덕분에 누구나 쉽게 영상을 만들 수 있는 시대가 되었다. 이제는 복잡한 영상 편집 툴을 배우지 않아도, 텍스트 몇 줄만으로 고퀄리티의 영상을 생성할 수 있다. 이 글에서는 AI로 영상 만들 수 있는 방법과 추천 툴을 소개하고자 한다.AI 영상 생성 방식 정리AI로 영상 만드는 방법은 다양하며, 사용하는 목적에 따라 다음과 같이 분류할 수 있다.방식설명대표 툴텍스트 → 영상텍스트를 입력하면 해당 내용을 기반으로 영상 생성Runway, Pika Labs, Synthesia이미지 → 영상이미지를 애니메이션화하거나 영상으로 확장Kaiber, Runway음성/자막 → 영상음성 또는 자막을 기반으로 얼굴이 말하는 영상 제작D-ID, HeyGen영상 편집 자동화영상 클립, 음악, 자막을 자동으로 ..

데이터 라벨링은 단순히 사람이 손으로 데이터에 라벨을 붙이는 작업으로 보일 수 있지만, 실제로는 자동화 도구와 작업 전략을 잘 활용하면 적은 시간으로 높은 수익을 얻을 수 있는 부업이다. 특히 텍스트, 이미지, 음성 등 반복적인 작업이 많기 때문에 자동화와 최적화된 루틴을 구축하면 생산성을 크게 끌어올릴 수 있다.이 글에서는 데이터 라벨링 부업을 할 때 도움이 되는 자동화 툴, 데이터 수집 자동화 방법, 그리고 수익을 빠르게 올릴 수 있는 플랫폼 공략 전략을 정리한다.1. 데이터 라벨링에 활용할 수 있는 자동화 툴① OCR 툴 (이미지 → 텍스트 자동 추출)이미지에서 텍스트를 수작업으로 타이핑할 필요 없이 OCR을 활용하면 빠르게 복사할 수 있다.추천 도구: Google Vision API, Tesser..

요즘 AI 산업이 빠르게 확산되면서 데이터 라벨링 알바가 주목받고 있다. 텍스트, 이미지, 음성 등 다양한 데이터를 분류하고 정리하는 이 작업은 인공지능이 학습할 수 있도록 돕는 핵심적인 역할을 한다. 시간과 장소에 구애받지 않고 온라인으로 일할 수 있어 부업이나 재택근무를 찾는 사람들에게 특히 인기다.하지만 막상 시작하려고 하면 어떤 플랫폼이 있는지, 어떻게 참여해야 하는지, 또 수익이나 제약 조건은 어떤지 알기 어려운 경우가 많다. 이 글에서는 데이터 라벨링 알바를 할 수 있는 국내외 주요 플랫폼과 그 특징, 절차, 제약사항을 정리하고, 서로의 장단점을 비교해본다.데이터 라벨링이란?데이터 라벨링은 이미지, 텍스트, 음성 등의 데이터에 사람이 일일이 의미를 부여하거나 분류하는 작업이다. 예를 들어 고양..

인공지능(AI)의 발달로 누구나 집에서 스마트하게 수익을 낼 수 있는 시대가 되었습니다. 특히 2025년 현재, AI를 활용한 부업은 시간과 장소에 구애받지 않으며, 초기 투자 없이도 시작할 수 있다는 점에서 큰 인기를 끌고 있습니다. 본 글에서는 구글 검색량과 유튜브 트렌드를 기반으로 선별한 AI 부업 아이템과 관련 도구를 정리해드립니다.1. AI 기반 블로그 글쓰기무엇을 하는 건가요?AI 툴을 이용해 특정 키워드에 맞춘 블로그 글을 작성하고, 광고 수익(예: 애드센스)을 통해 수익을 창출하는 방식입니다.추천 AI 툴ChatGPT: 주제에 맞는 글 작성, 문장 다듬기, 키워드 최적화 가능Surfer SEO: SEO 최적화를 위한 키워드 분석 도구Google Keyword Planner: 검색량 기반 키..

머신러닝을 공부하다 보면 반드시 만나게 되는 알고리즘 중 하나가 바로 **결정 트리(Decision Tree)**입니다. 이 포스트에서는 결정 트리의 개념부터 작동 원리, 수학적 배경, 직관적인 예시, 그리고 Python 코드까지 한 번에 정리해드립니다.✅ 결정 트리란?결정 트리는 데이터를 조건에 따라 분할하며 예측을 수행하는 머신러닝 알고리즘입니다. 나무(tree) 형태의 구조로, 각 분기점에서는 하나의 조건을 기준으로 데이터를 분리합니다.✔ 분류(Classification)와 회귀(Regression) 문제에 모두 사용 가능✔ 사람이 이해하기 쉬운 if-else 규칙 기반 모델🌳 결정 트리 구조 이해[조건1?] ├── Yes → [조건2?] │ ├── Yes → 결과 A │ ..

AI 기술이 일상 속으로 깊숙이 들어온 지금, ChatGPT와 OpenAI API는 가장 널리 사용되는 인공지능 도구입니다. 하지만 이름이 비슷해서 헷갈리기 쉬운데요, 이 글에서는 두 기술의 차이점, 사용 목적, 활용 예시까지 정리해드립니다.🤖 1. ChatGPT란?ChatGPT는 OpenAI가 만든 웹 기반의 AI 챗봇 서비스입니다.브라우저만 있으면 누구나 쉽게 사용할 수 있어, 일반 사용자와 개발자 모두에게 인기입니다.✅ 주요 특징별도 설치 없이 https://chat.openai.com에서 사용 가능사용자는 대화하듯 입력만 하면 됨ChatGPT Plus(월 $20) 구독 시 GPT-4 모델 사용 가능코드, 요약, 번역, 아이디어 생성 등 다양한 작업 지원💡 사용 예시“이메일 답장 좀 써줘”“이번..

AI가 개발자 생산성을 높이는 시대, 두각을 나타내는 도구가 있습니다. 바로 Cursor와 GitHub Copilot입니다. 이 두 AI 코드 어시스턴트는 비슷하면서도 다른 점이 많아, 개발 환경에 따라 선택이 달라질 수 있습니다.이 글에서는 Cursor와 GitHub Copilot의 차이점, 설치 및 사용법, 그리고 코딩 예시와 비교까지 상세히 설명드립니다.🔍 Cursor란 무엇인가?Cursor는 Visual Studio Code(VS Code) 기반의 독립 실행형 AI 코드 에디터입니다. GitHub Copilot을 포함한 다양한 AI 모델을 내장하여 개발자가 자연어로 코드를 작성하거나 리팩토링할 수 있도록 도와줍니다.✅ 주요 기능코드 생성 및 자동 완성 (AI 기반)코드 리팩토링, 설명, 디버깅 ..

나스닥(NASDAQ) 지수는 세계 금융시장에서 중요한 주가지수 중 하나로, 이를 정확하게 예측하는 것은 투자 전략 수립에 큰 도움이 됩니다. 머신러닝을 활용한 예측 모델을 만들기 위해서는 "입력 변수(Input Features)"를 어떻게 구성하느냐가 예측 정확도에 결정적인 영향을 줍니다.나스닥 지수를 예측하기 위한 적합한 입력 변수는 무엇이 있을지 고민해봅니다.특히 OECD 선진국의 CLI(Composite Leading Indicator)를 중심으로, 어떤 경제 및 금융 데이터를 함께 사용할 수 있는지 알아봅니다.1. OECD 선진국 CLI 지표: 예측 모델의 핵심 입력과 한계점OECD의 CLI는 경기 선행 지표로, 향후 경제 방향성을 예측하는 데 활용됩니다. 나스닥과 같은 금융지수는 거시 경제 흐름..

머신러닝에서 회귀(Regression)는 연속적인 숫자 값을 예측하는 데 사용되는 대표적인 지도학습(Supervised Learning) 방법입니다. 그중 가장 기본이 되는 **선형회귀(Linear Regression)**부터, 이를 확장한 다항회귀(Polynomial Regression), 그리고 입력 변수가 여러 개인 **다중회귀(Multiple Linear Regression)**까지 알아보겠습니다.📌 선형 회귀 (Linear Regression)✅ 정의:선형 회귀는 입력 변수(X)와 출력 변수(y) 사이의 관계가 **직선(선형)**이라고 가정하는 모델입니다. 하나의 독립 변수로 하나의 종속 변수를 예측합니다.✅ 수식:y = aX + ba: 기울기 (slope)b: 절편 (intercept)✅ 예..