​AI로 작성되었다고 탐지되지 않도록 하는 원리AI 탐지기는 머신 러닝과 자연어 처리 기술을 활용하여 AI가 생성한 콘텐츠를 식별하는 시스템입니다. 이러한 시스템은 다양한 알고리즘을 통해 텍스트의 패턴을 분석하고, AI가 생성한 콘텐츠와 인간이 작성한 콘텐츠를 구분하는 데 도움을 줍니다. AI 탐지기는 주로 두 가지 기술, 즉 머신 러닝과 자연어 처리(NLP)를 사용하여 콘텐츠의 패턴을 분석합니다. 이러한 기술들은 AI가 생성한 텍스트의 특징을 파악하고, 이를 기반으로 탐지 여부를 결정합니다.​AI 탐지기를 우회하기 위해서는 독특한 어조와 문장 구조를 사용하는 것이 중요합니다. 예를 들어, 일반적인 문장 구조를 피하고, 다양한 어휘를 사용하여 텍스트를 작성하는 것이 좋습니다. 또한, 문장의 길이와 복잡성..

다항 회귀와 다중 회귀는 모두 회귀 분석의 일종이지만, 다루는 변수와 형태가 다릅니다. 쉽게 이해할 수 있도록 비교해 설명해드릴게요.​ ​다항 회귀 (Polynomial Regression)- **정의**: 다항 회귀는 독립 변수가 하나이지만, 그 독립 변수의 n차 항들을 포함하는 회귀 분석입니다.- **목적**: 데이터와 더 잘 맞는 곡선(비선형 관계)을 찾기 위해 사용됩니다.- **수식 예시**: \( y = \beta_0 + \beta_1 x + \beta_2 x^2 + \beta_3 x^3 + ... + \beta_n x^n \)- **사용 예시**: 독립 변수 \( x \)가 한 개인 경우, 예를 들어 시간에 따른 온도 변화 추세를 분석할 때 사용됩니다.​다중 회귀 (Multiple Regres..

머신러닝은 기본적으로 컴퓨터가 데이터로부터 학습하여 특정 문제를 해결하도록 하는 기술입니다. 예를 들어, 우리는 머신러닝 모델에게 사진들을 보여주고 그 사진이 고양이인지 개인지 판별하도록 학습시킬 수 있습니다. 이렇게 머신러닝 모델을 학습시키는 과정에서 중요한 역할을 하는 것이 바로 '목적함수'입니다. 목적함수는 머신러닝 모델의 성능을 측정하는 방법을 정의합니다. 이 함수의 값이 작아질수록 (또는 경우에 따라서는 커질수록) 모델의 성능이 좋아진다고 판단합니다. 예를 들어, 우리가 개와 고양이를 구분하는 머신러닝 모델을 만든다고 가정해보겠습니다. 이 때 목적함수는 간단하게 "모델이 잘못 분류한 사진의 수"로 정의할 수 있습니다. 따라서 이 목적함수의 값은 "0"에 가까울수록 좋은 성능을 나타내며, 우리는 ..

안녕하세요? 로봇 & 코딩교육 No.1 크리에이터 태지쌤이라고 합니다. 오늘은 학교선생님들을 위한 파이썬 교재 '나는 파이썬으로 머신러닝한다'를 소개할게요.​ ​ ​ 이 책은 씨마스에서 출간되었어요. 씨마스는 코딩 관련 많은 책들을 많이 냈구요. 저도 씨마스에서 펴낸 책 여러 권 갖고 있어요. 2022년 6월 발행된 아주 따끈따끈한 책이구요.​ ​ ​ 파이썬? 인공지능? 머신러닝? 사실 비전공자 입장에서 쉽지 않은 주제에요. 아무리 쉽게 풀어썼다고해도.... 그 분야의 초보자의 입장에서는 어려운게 사실이에요. 이 책은 학교 현장에서 학생들에게 머신러닝을 가르친 경험과 노하우를 담았어요. 초보자도 머신러닝을 이해할 수 있도록 구성하였어요.​ ​ ​ 이 책의 공동저자 두 분 모두 현직 학교 선생님이고 정보 ..

​ 적절한 머신러닝 알고리즘을 선택하는 것은 문제의 특성과 데이터에 기반하여 판단해야 합니다. 다음은 알고리즘 선택에 도움이 될 수 있는 몇 가지 요소들입니다: ​ 1. 문제 유형: 문제가 분류, 회귀, 군집화 등 어떤 유형인지 확인하세요. 각각의 문제 유형에 맞는 알고리즘이 있으며, 이에 따라 선택 범위를 좁힐 수 있습니다. ​ 2. 데이터 크기와 특성: 데이터의 크기와 특성에 따라 알고리즘의 성능이 달라질 수 있습니다. 대규모 데이터셋인 경우에는 확장성이 좋은 알고리즘을 고려해야 할 수도 있습니다. 또한, 데이터의 특성에 따라 선형적인 관계, 비선형적인 관계 등을 모델링할 수 있는 알고리즘을 선택해야 합니다. ​ 3. 알고리즘의 성능과 제약사항: 각 알고리즘은 특정한 성능과 제약사항을 가지고 있습니다..

더미 변수(Dummy Variable), 또는 원핫 인코딩(One-Hot Encoding)은 범주형 변수를 컴퓨터가 처리할 수 있는 형태로 변환하는 방법 중 하나입니다. ​ 더미 변수는 범주형 변수의 각 범주(category)를 이진 변수로 변환하는 것을 의미합니다. 예를 들어, 성별 변수가 "남성"과 "여성"으로 구분되는 경우, 이를 더미 변수로 변환하면 "남성"을 나타내는 변수와 "여성"을 나타내는 변수로 나눌 수 있습니다. "남성"을 나타내는 변수는 해당하는 경우 1의 값을 가지고, "여성"을 나타내는 변수는 해당하는 경우 1의 값을 가지며, 나머지 경우에는 0의 값을 가집니다. ​ 더미 변수는 컴퓨터가 이해할 수 있는 형태인 숫자로 변환된 범주형 데이터를 나타냅니다. 이를 통해 머신러닝 알고리즘에..

# -*- coding: utf-8 -*- """혼공머신러닝_ch1.ipynb Automatically generated by Colaboratory. Original file is located at https://colab.research.google.com/drive/1yyi3uGfURyYiKYLsQsXAJUsR9X-n9rML """ # 데이터의 특성 bream_length = [25.4, 26.3, 26.5, 29.0, 29.0, 29.7, 29.7, 30.0, 30.0, 30.7, 31.0, 31.0, 31.5, 32.0, 32.0, 32.0, 33.0, 33.0, 33.5, 33.5, 34.0, 34.0, 34.5, 35.0, 35.0, 35.0, 35.0, 36.0, 36.0, 37.0, 3..