머신러닝 알고리즘 개요: 지도 학습과 비지도 학습의 차이
1. 머신러닝 개념과 중요성 1-1. 머신러닝의 정의와 응용 분야 머신러닝은 컴퓨터 시스템이 데이터로부터 자동으로 학습하고 결정을 내리는 기술입니다. 머신러닝은 이미지 인식, 자연어 처리, 음성 인식, 예측 분석, 추천 시스템 등 다양한 분야에서 활용됩니다. 1-2. 머신러닝의 중요성과 장점 데이터의 폭발적인 증가와 함께 머신러닝은 중요성이 증가하고 있습니다. 머신러닝을 활용하면 대량의 데이터를 분석하고 패턴을 발견하여 예측할 수 있으며, 인간의 한계를 넘어 적응력과 학습 능력을 갖춘 시스템을 구축할 수 있습니다. 2. 지도 학습 (Supervised Learning) 2-1. 지도 학습의 개념과 작동 원리 지도 학습은 입력 데이터와 그에 대한 정답 레이블을 가지고 학습하는 방식입니다. 입력 데이터와 정..
머신러닝 알고리즘 개요: 지도 학습과 비지도 학습의 차이
1. 머신러닝 개요 1-1. 머신러닝의 정의와 목적 머신러닝은 컴퓨터가 데이터로부터 학습하고 지식을 습득하여 새로운 데이터를 분석하거나 예측하는 기술입니다. 목적은 데이터로부터 패턴을 발견하고, 예측, 분류, 군집화 등의 작업을 수행하여 의사 결정을 지원하는 것입니다. 1-2. 머신러닝의 주요 단계 머신러닝의 주요 단계는 데이터 수집과 전처리, 모델 훈련, 모델 평가와 튜닝으로 구성됩니다. 데이터는 품질이 좋아야 하며, 전처리를 통해 정제되고 변환되어야 합니다. 모델은 데이터를 기반으로 학습되며, 평가와 튜닝을 통해 최적의 성능을 달성합니다. 2. 지도 학습(Supervised Learning) 2-1. 지도 학습의 개념과 원리 지도 학습은 입력 데이터와 그에 대한 레이블(정답)을 기반으로 모델을 학습하..