반응형 가중치와 편향의 차이: 이해하고 활용하는 법 인공지능과 머신러닝의 발전은 우리 생활의 여러 측면에서 큰 변화를 가져왔습니다. 이러한 변화의 배경에는 '가중치'와 '편향'이라는 두 가지 개념이 중요한 역할을 하고 있습니다. 이 글에서는 가중치와 편향의 차이에 대해 상세히 알아보고, 실무에서 어떻게 활용할 수 있을지에 대한 유용한 정보를 제공하겠습니다.1. 가중치란 무엇인가?머신러닝 모델에서 **가중치**는 입력 데이터의 각 특성(feature)에 대해 얼마나 중요한지를 나타내는 값입니다. 가중치는 모델의 성능을 조정하는 데 필수적이며, 데이터가 모델을 통과할 때 그것의 중요도를 결정합니다. 예를 들어, 스팸 이메일 분류 모델에서는 '제목'과 '신뢰할 수 있는 발신인'의 특성이 더 중요한 역할을 할 수 있으며, 이들 특성에 더 높은 가중치가 부여될 수.. 2025. 2. 9. CNN Bias: 편향의 의미와 그 실체 언론의 역할은 사실을 전달하는 것이지만, 때때로 이 사실은 특정한 편향을 통해 전달될 수 있습니다. CNN은 전 세계적으로 유명한 뉴스 매체 중 하나지만, 그 보도 방식과 내용이 종종 편향적이라는 비판을 받곤 합니다. 이번 블로그 글에서는 CNN의 편향이란 무엇인지, 그 예시와 통계 자료, 그리고 실질적인 대응 방안을 살펴보겠습니다.1. CNN 편향의 정의CNN의 편향은 특정 이념이나 관점을 우선시하여 뉴스를 보도하는 경향을 말합니다. 이는 보도 내용의 선택, 설명의 방식, 그리고 정보를 제공하는 접근법에서 나타납니다. CNN은 종종 진보적인 시각을 갖고 있다는 평가를 받는데, 이는 특히 정치적 이슈나 사회적 사건에 대한 보도의 방향성에서 드러납니다.2. CNN의 목표와 시장 지향CNN은 고객의 관심을 .. 2025. 2. 8. 이전 1 다음 반응형