기호 회귀(Symbolic Regression)

기호 회귀란 데이터 세트에서 변수 간의 관계를 설명하는 최적의 수학적 방정식을 찾아내는 머신러닝 기법입니다. 이 기법은 다양한 분야에서 활용되며, 특히 데이터 분석과 예측 모델링에서 중요한 역할을 합니다. 이번 포스팅에서는 기호 회귀의 주요 특징과 방법론, 활용 사례에 대해 자세히 알아보겠습니다. 😊기호 회귀란?기호 회귀는 주어진 데이터 세트에서 입력 변수와 출력 변수 간의 관계를 수학적으로 표현하는 방법입니다.이 과정에서 모델은 데이터의 패턴을 학습하고, 이를 기반으로 최적의 수학적 방정식을 도출합니다. 기호 회귀는 단순한 선형 회귀를 넘어, 비선형 관계나 복잡한 함수 형태까지 탐색할 수 있는 유연성을 가지고 있습니다.기호 회귀의 주요 특징기호 회귀의 주요 특징은 다음과 같습니다.데이터 기반 모델 탐..

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• · 2025. 3. 13.
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AI 시대, 피직스 AI가 바꾸는 연구 패러다임

AI 시대의 도래와 피직스 AI최근 인공지능(AI) 기술이 급속도로 발전하면서 다양한 분야에서 혁신적인 변화가 일어나고 있습니다. 특히 물리학 분야에서도 AI의 도입이 활발히 이루어지고 있으며, 그 중에서도 피직스 AI가 주목받고 있습니다. 피직스 AI는 물리학의 원리를 기반으로 한 인공지능 기술로, 연구자들이 복잡한 물리적 문제를 해결하는 데 도움을 주고 있습니다. 이러한 변화는 연구 패러다임을 완전히 바꾸어 놓고 있으며, 앞으로의 연구 방향에 큰 영향을 미칠 것으로 예상됩니다.물리정보 신경망(PINN) 소개물리정보 신경망(Physics-Informed Neural Network, PINN)은 물리 법칙을 신경망의 학습 과정에 통합하여, 물리적 현상을 더 잘 이해하고 예측할 수 있도록 돕는 모델입니다...

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• · 2025. 3. 12.
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