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💡 HTML 링크 클릭 시 페이지가 위로 올라가는 현상 막는 방법웹페이지에서 형태의 링크를 클릭하면 브라우저는 기본적으로 페이지 최상단으로 스크롤 이동합니다.이 동작을 막고 싶다면 아래와 같은 방법으로 제어할 수 있습니다.✅ 방법 1: event.preventDefault() 사용JavaScript의 preventDefault() 메서드를 이용하여 기본 동작을 차단합니다.링크jQuery를 사용하는 경우:링크✅ 방법 2: href="javascript:void(0)" 사용# 대신 JavaScript 빈 함수 호출을 사용하면 페이지 이동이 발생하지 않습니다.링크주의: 일부 웹 접근성이나 보안 가이드에서는 javascript: 사용을 권장하지 않습니다.✅ 방법 3: href="!" 등의 가짜 링크 사용브..

과적합이란 무엇인가?과적합(Overfitting)은 AI 모델이 학습 데이터에 지나치게 맞춰져서, 새로운 데이터(테스트 데이터)에서는 제대로 예측하지 못하는 현상을 말합니다. 즉, 훈련 데이터에는 높은 성능을 보이지만, 실제 환경에서는 성능이 급격히 떨어지는 문제입니다.과적합이 발생하는 원인훈련 데이터 양이 너무 적거나 다양하지 않을 때모델이 너무 복잡할 때 (예: 너무 많은 파라미터나 층을 가진 신경망)노이즈나 특이값까지 모델이 학습해버릴 때과적합을 방지하는 대표적인 방법들1. 더 많은 데이터 확보데이터가 많아질수록 모델이 일반화하기 쉬워지고, 과적합이 줄어듭니다. 가능한 한 다양한 상황의 데이터를 확보하는 것이 중요합니다.2. 정규화(Regularization)정규화는 모델이 너무 복잡해지는 것을 방..

AI 모델 성능 평가의 중요성AI 모델을 개발한 후에는 반드시 그 성능을 평가해야 합니다. 어떤 지표를 기준으로 모델의 품질을 판단하느냐에 따라 실제 서비스에서의 신뢰성과 효율성이 달라질 수 있기 때문입니다. 이번 글에서는 분류 모델을 중심으로 대표적인 평가 지표인 정확도, 정밀도, 재현율, F1-score에 대해 알아보겠습니다.1. 정확도(Accuracy)정확도는 전체 데이터 중에서 맞게 예측한 비율을 의미합니다. 공식: (TP + TN) / (TP + TN + FP + FN)정확도는 직관적이지만, 클래스 불균형이 심한 데이터셋에서는 왜곡된 결과를 줄 수 있습니다. 예를 들어, 95%가 정상이고 5%만 이상인 경우, 모든 데이터를 정상이라고 예측해도 정확도는 95%가 됩니다.2. 정밀도(Precisio..

AI 모델의 성능은 데이터에서 시작된다AI 모델의 정확도와 효율성은 대부분 데이터의 품질에 달려 있습니다. 아무리 뛰어난 알고리즘이라도 잘못된 데이터나 정제되지 않은 데이터로 훈련되면 의미 없는 결과를 초래할 수 있습니다. 따라서 데이터를 어떻게 준비하고 전처리하느냐가 AI 프로젝트의 성패를 가르는 핵심 요소입니다.데이터 수집AI 모델을 학습시키기 위해선 충분하고 다양한 데이터를 확보해야 합니다. 데이터는 다음과 같은 경로로 수집될 수 있습니다:오픈 데이터셋 (예: Kaggle, Google Dataset Search)웹 크롤링센서, 로그 데이터사용자 입력 데이터데이터 수집 단계에선 저작권과 개인정보 보호도 반드시 고려해야 합니다.데이터 전처리란?데이터 전처리는 모델이 학습하기 좋은 형태로 데이터를 정리..

추천 시스템이란?추천 시스템(Recommendation System)은 사용자에게 관심 있을 만한 항목(상품, 영화, 콘텐츠 등)을 예측하여 제공하는 기술입니다. 방대한 정보 속에서 사용자 맞춤형 콘텐츠를 빠르게 찾을 수 있도록 도와주며, 온라인 플랫폼에서 매우 중요한 역할을 합니다.추천 시스템의 기본 유형추천 시스템은 크게 세 가지 방식으로 나눌 수 있습니다:콘텐츠 기반 필터링(Content-Based Filtering): 사용자가 선호한 아이템의 특징을 분석하여 유사한 항목을 추천협업 필터링(Collaborative Filtering): 비슷한 취향을 가진 다른 사용자들의 데이터를 기반으로 추천하이브리드 방식(Hybrid): 위 두 가지를 결합하여 더욱 정교한 추천 제공Netflix의 추천 시스템Ne..

강화학습이란?강화학습(Reinforcement Learning)은 에이전트(Agent)가 환경(Environment)과 상호작용하며 보상(Reward)을 최대화하는 방향으로 학습하는 머신러닝의 한 분야입니다. 정답을 직접 알려주는 지도학습과는 달리, 시행착오를 통해 스스로 최적의 행동을 찾아갑니다.강화학습의 기본 구조강화학습은 다음과 같은 구성 요소로 이루어집니다:에이전트(Agent): 행동을 수행하는 주체환경(Environment): 에이전트가 행동하는 공간상태(State): 현재 환경의 정보행동(Action): 에이전트가 선택할 수 있는 조치보상(Reward): 행동에 대한 피드백에이전트는 상태를 관찰하고, 행동을 선택한 뒤, 보상을 받아 학습을 반복합니다.정책과 가치 함수강화학습은 두 가지 핵심 목..

자연어 처리란?자연어 처리(Natural Language Processing, NLP)는 인간의 언어를 컴퓨터가 이해하고 해석할 수 있도록 돕는 인공지능 기술입니다. 챗봇, 번역기, 음성 인식 등에서 활용되며, 그 핵심에는 토큰화와 형태소 분석이라는 중요한 기술이 있습니다.1. 토큰화(Tokenization)토큰화는 문장을 의미 있는 단위로 나누는 작업입니다. 일반적으로 단어, 구, 문장 단위로 나누며, 이후 분석을 위한 전처리 단계로 활용됩니다.예시:"AI는 미래를 바꾼다." → ["AI", "는", "미래", "를", "바꾼다", "."]언어마다 토큰화 방식이 다르며, 한국어처럼 조사나 어미가 복잡한 언어는 더욱 정교한 처리가 필요합니다.2. 형태소 분석(Morphological Analysis)형태..

컴퓨터 비전이란?컴퓨터 비전(Computer Vision)은 컴퓨터가 이미지나 비디오에서 정보를 이해하고 해석할 수 있도록 하는 기술입니다. 사람의 시각 기능을 모방하여 객체 인식, 얼굴 인식, 영상 분류 등의 작업을 수행합니다. 이는 자율주행차, 의료 영상 분석, 보안 시스템 등 다양한 분야에서 핵심 기술로 사용되고 있습니다.이미지 인식의 원리이미지 인식(Image Recognition)은 이미지 내의 특정 객체나 패턴을 식별하는 과정입니다. 주로 CNN(합성곱 신경망)을 이용하여 이미지의 특징을 추출하고, 이를 기반으로 객체의 종류를 분류합니다.주요 과정:입력 이미지 전처리 (크기 조정, 정규화 등)특징 추출 (필터를 통한 패턴 인식)분류 (출력 계층에서 각 클래스에 대한 확률 예측)비디오 인식의 원..

딥러닝 네트워크란?딥러닝은 인공신경망을 기반으로 한 머신러닝의 한 분야로, 복잡한 문제를 해결하기 위해 다층 신경망을 사용합니다. 이 중에서도 다양한 문제에 특화된 딥러닝 아키텍처들이 존재하는데, 대표적으로 CNN(합성곱 신경망), RNN(순환 신경망), GAN(생성적 적대 신경망)이 있습니다.1. CNN (Convolutional Neural Network)CNN은 이미지 처리에 특화된 딥러닝 네트워크입니다. 합성곱 계층을 통해 이미지의 공간적 구조를 학습하며, 객체 인식, 얼굴 인식, 자율주행 등 다양한 비전 분야에서 널리 사용됩니다.특징:이미지의 지역적 특징을 효과적으로 추출파라미터 수가 적고 학습 효율이 높음주요 구성요소: 합성곱 계층, 풀링 계층, 완전 연결 계층2. RNN (Recurrent ..

머신러닝 알고리즘 개요머신러닝은 데이터로부터 학습하고 예측이나 분류를 수행하는 기술입니다. 이를 가능하게 하는 것은 다양한 머신러닝 알고리즘 덕분입니다. 이 글에서는 대표적인 머신러닝 알고리즘인 회귀분석, 결정 트리, 서포트 벡터 머신(SVM), k-최근접 이웃(k-NN), 그리고 신경망까지 소개합니다.1. 회귀분석 (Regression)회귀분석은 연속적인 값을 예측하는 데 사용됩니다. 가장 기본적인 형태인 선형 회귀는 독립 변수와 종속 변수 사이의 관계를 직선으로 모델링합니다. 예를 들어, 과거 데이터를 통해 집값이나 주가를 예측하는 데 활용됩니다.2. 결정 트리 (Decision Tree)결정 트리는 데이터를 분할하며 예측을 수행하는 트리 기반 알고리즘입니다. 이해하기 쉬운 시각적 구조 덕분에 많이 ..