1. 머신러닝 학습 방법 1.1 지도학습 (Supervised Learning) 지도학습은 입력 데이터와 해당 데이터에 대한 정답(label)이 있는 상태에서 모델을 학습시키는 방법입니다. 예를 들어, 고양이와 개의 이미지를 분류하는 모델을 만들기 위해, 각 이미지에 '고양이' 또는 '개'라는 레이블을 붙여 학습합니다. 주요 알고리즘에는 선형 회귀, 로지스틱 회귀, 서포트 벡터 머신, 의사결정 나무, 랜덤 포레스트, 그리고 신경망 등이 있습니다. - 정답이 있는 데이터를 활용하여 데이터를 학습시키는 방법 1.2 비지도 학습 (Unsupervised Learning) 비지도 학습은 입력 데이터에 레이블이 없는 상태에서 데이터의 구조를 학습하는 방법입니다. 주요 목적은 데이터의 패턴이나 군..
